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当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。
「Ising 改变了一切。」
SiFive 是一家由加州大学伯克利分校工程师创办的公司，这些工程师创造了开源芯片设计，该公司已获得一轮超额认购的 4 亿美元融资，公司估值达 36.5 亿美元。
T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。
MiniMax M2.7 在今天正式开源。我们和华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、NVIDIA，以及 Together AI、Fireworks、Ollama 等海内外芯片厂商、推理平台携手，在开源首日即完成模型接入与推理适配工作，推动全球 AI 生态繁荣发展。
3 月 16 日，在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图，将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。
具身数据层的全球竞赛正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego-centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集百万小时级家庭场景视频。
近日，NVIDIA 发布的世界 - 动作模型 DreamZero，在两项颇具代表性的机器人基准测试 RoboArena 、MolmoSpaces 上双双登顶。
医疗AI终于走出了「只会聊天」的舒适区。今天，斯坦福与普林斯顿联手NVIDIA发布MedOS。这不是一个单纯的手术机器人，而是全球首个通用医疗具身世界模型。从临床诊断到治疗，从外科手术到药物研发，MedOS正在让AI真正读懂「生老病死」的物理现实。
