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2026年7月16日，东京。 英伟达CEO黄仁勋拍了一个大大的马屁："日本发明了现代制造业。现在，它正在建设将驱动下一次工业革命的AI工厂。"不过效果很明显，日本被彻底忽悠瘸了，在同一天，市场估算投资额接近3.4万亿日元的项目落地（约1408亿元人民币）。
英伟达买的是企业数据的理解力。
导读 过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
一夜之间，芯片圈子简直大地震—— 英伟达正式宣布，50亿美元入股（每股23.28美元）“老对手”英特尔！英伟达正式宣布，50亿美元入股（每股23.28美元）“老对手”英特尔！
黄仁勋正在像押注OpenAI一样在中国押注未来的具身智能巨头。 英伟达给刚创办的OpenAI送超算这个事已经被大家津津乐道，现在他们正在把这个经验复用到机器人领域。
一波未平，一波又起。 英伟达Triton推理服务器，被安全研究机构Wiz Research曝光了一组高危漏洞链。
在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。
根据去年2024年7月28日Meta公司在训练大模型（Llama 3）时使用“16384 个 英伟达H100 GPU 集群”的经验，该显卡在高负载、大规模集群运行环境下容易出现以下故障点：
本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。