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英伟达改卖Token？黄仁勋GTC后发声：token就是AI新通货，值钱的不是算力，是“每度电的智商”
英伟达黄仁勋在采访中强调其是加速计算公司，非单纯 GPU 公司。他认为 AI 竞赛从拼算力变拼产出，token 是新通货，还阐述了 AI 瓶颈、架构发展、推理编程、CPU 角色等观点。
黄仁勋联手OpenAI前高管，1吉瓦超级算力明年开闸
英伟达CEO黄仁勋与前OpenAI高管Mira Murati的初创公司Thinking Machines Lab达成「吉瓦级」合作，将部署至少1吉瓦下一代NVIDIA Vera Rubin系统，明年初启动，背后涉及数百亿美元，也引发对「循环融资」的担忧。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写，详细梳理英伟达产品体系和命名规则，涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等，介绍各层级产品特性，还提及通信技术、开发框架CUDA，助读者清晰了解英伟达产品。
直击CES：黄仁勋演讲后4个小时，苏姿丰带着她的“复仇者联盟”上台了｜甲子光年
CES 2026上，英伟达CEO黄仁勋演讲后约4小时，AMD董事长苏姿丰登场，展示全栈AI战略。发布Helios架构、新GPU产品及Ryzen AI平台等，走系统工程与长期演进路线，欲抢AI基础设施市场。
人形机器人控制新突破！敏捷稳定两不误，一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞｜港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。