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Cosmos3：NVIDIA 把世界模型做成了“理解、生成、模拟、行动”的统一入口2026台北GTC大会期间，英伟达发布了Cosmos 3一款基于突破性Transformer混合架构的物理AI世界模型。Cosmos3 的关键不是生成更炫的视频，而是把文本、图像、视频、音频和动作轨迹放进同一个模型里，让 AI 能理解物理世界、预测未来状态，并生成可用于训练和评估的世界样本。

OpenBayes贝式计算

端侧同尺寸 SOTA：OpenBMB 发布 1B 参数模型 MiniCPM5-1B；集成多级平行语料与多语言词典：SMOL 翻译数据集开源公共资源速递4 个公共数据集：SMOL 多语言翻译平行数据集DeepCrack 基础设施裂缝检测数据集

OpenBayes贝式计算

教程上新丨英伟达开源 LocateAnything，3B 模型可实现图像 + 视频的目标指向 / 开放词汇目标检测/指代表达定位 / OCR 文本定位等功能随着视觉语言模型（VLM）持续向 Agent、多模态交互和现实世界任务演进，「看懂图片」已经不再是终点，更重要的是「准确找到目标在哪里」。无论是开放词汇目标检测、GUI Agent 的界面操作、文档理解，还是机器人与自动驾驶系统中的环境感知，都对视觉定位（Visual Grounding）能力提出了越来越高的要求。

算力筑基，智领人形机器人新时代 —— 英伟达 × 宇树科技携手推进具身智能，视程空间基于 NVIDIA 全栈算力产品助力机器人产业落地2026 年 6 月 1 日，台北 GTC 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋正式官宣与宇树科技达成合作，联合推出 NVIDIA Isaac GR00T 人形机器人参考设计（H2+）。宇树科技提供 1.8 米 H2 人形机器人本体，英伟达提供 AI 计算平台、机器人基础大模型与仿真系统，以 “身体 + 大脑” 的组合，推动具身智能产业化发展。这一行业里程碑事件，进一步印证了 NVIDIA Jetson 算力平台在机器人领域的重要地位，也让行业更加清晰：机器人的智能化竞争，核心是边缘算力的竞争。

NVIDIA RTX Spark 背后，联发科也坐上了主桌GTC 台北 2026 的舞台上，最容易被记住的画面，当然还是黄仁勋拿着 RTX Spark 讲“重新定义 PC”。

AI科技大本营

MediaTek 与NVIDIA 合作推出 NVIDIA RTX Spark，驱动下一代 Windows PC 体验MediaTek 将其在 CPU性能、能效方面的技术实力注入突破性的NVIDIA RTX Spark ，在小巧且超高能效的Windows PC 中，将本地个人智能体、专业内容创作和游戏融为一体。

阿里云大数据AI技术

基于阿里云 DataWorks Data Agent 进行大模型热度分析在全局 AI 模型呈现爆发式增长的背景下，高效洞察技术趋势已成为开发者和企业决策的关键。以全球最大的 AI 模型托管平台之一 Hugging Face 为例，其公开模型数量已突破 200 万。面对如此庞大且高频更新的数据，如何快速提取出高价值的模型热度、任务分布及社区关注度变化，对传统的数据开发方案提出了挑战。

Windows 下 CUDA / cuDNN / PyTorch GPU 训练环境搭建完整指南：虚拟环境与系统级环境两种方案Windows 下 CUDA / cuDNN / PyTorch GPU 训练环境搭建完整指南：虚拟环境与系统级环境两种方案

论文Review SLAM cuVSLAM | NVIDIA 2025 | CUDA加速的视觉里程计与建图系统题目： cuVSLAM: CUDA accelerated visual odometry and mapping 作者： Alexander Korovko, Dmitry Slepichev, Alexander Efitorov, Aigul Dzhumamuratova, Viktor Kuznetsov, Hesam Rabeti, Joydeep Biswas, Soha Pouya 机构： NVIDIA 论文版本： arXiv:2506.04359v3，2025 年 7 月修订版 (arXi

保姆级教程：Ubuntu 22.04 安装 NVIDIA GPU 驱动 + CUDA 12.6（RTX 3080 显卡）本文记录了一次从驱动损坏到成功安装的全过程，包含清理、编译问题解决、全局环境配置等完整步骤，适用于多卡服务器场景。

nvidia-smi 失灵，显存凭空消失？—— NVML 驱动版本错配的记录第二天回到工位，准备查看昨晚的运行结果。nvidia-smi 直接抛出版本不匹配：Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatchNVML library version: 580.159

端侧大模型落地新标杆：视程空间将GPT-OSS边缘AI深度导入NVIDIA Jetson平台在生成式 AI 加速走向产业落地的当下，传统云端大模型普遍面临网络依赖强、延迟高、数据隐私风险大、离线无法工作四大痛点。尤其是机器人、工业现场、户外巡检、特种作业等边缘场景，无法稳定联网、敏感数据不能上云、业务要求毫秒级响应，云端 AI 早已难以适配实际需求。

扫地的小何尚

掌握 Agentic AI 技术：AI Agent 定制方法全景与实践路径企业正在把自主 AI Agent 放进越来越多的工作流：物流调度、支持工单分流、代码生成、内部知识检索、数据分析，以及跨多个系统的流程编排。问题也随之变得很具体：一个通用基础模型怎样才能真正适配你的业务任务，而不是只在演示里表现不错？

Elastic 中国社区官方博客

快 12 倍的 Elasticsearch 向量索引：使用 GPU 和 CPU 分层部署 NVIDIA cuVS作者：来自 Elastic Blake Holden在 Elasticsearch 中部署 NVIDIA cuVS GPU 加速 HNSW 索引的两种模式：适用于小型集群的构建与服务一体化节点，以及适用于大规模生产环境、通过 ILM 切换到 CPU 的专用 GPU 摄取层。

阿里云大数据AI技术

开发者博客｜在阿里云 PAI 平台实现规模化的机器人感知强化学习物理 AI 正在迅速从基础运动控制迈向更复杂的环境理解。传统机器人强化学习（RL）长期依赖本体感知（proprioception），包括关节角度、力矩反馈和内部状态，来训练灵巧的运动技能。

Jetson Orin Nano：安装Jetpack等基础工具并验证摄像头Jetson Orin Nano最重要的功能之一就是机器视觉方向的开发，调出摄像头预览画面是这一切工作的基础。通过Jetpack和其它工具，可以完成对摄像头的基础配置。

Cerebras WSE-3 vs Nvidia H100/H200/B200：详细技术对比——谁才是 AI 时代真正的“芯片之王“讲一个特别有冲击力的画面。Andrew Feldman 在 Nasdaq 上市那天举着 WSE-3。一颗芯片大约饭店餐盘那么大——直径 21.5 厘米、面积 46,225 平方毫米。

不用付费，不用中转站：NVIDIA 官方免费 API 完整教程如果我告诉你，你手里那些价值不菲的模型 API 接口，其实在 NVIDIA 的服务器里早已明码标价“免费试用”，你会不会觉得自己交的订阅费有点冤？

Jetson Orin Nano：基础个性化开发配置烧录好Jetson Orin Nano的系统镜像只是一切的开始，系统需要做一些便于后续开发的设置，SDK和其他系统组件也需要在Jetson Orin Nano中一步步安装。这些内容都是可选的，即使不做，仍然不妨碍后续的开发使用。