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一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
英伟达的AI已经开始接管整个项目了？SATLUTION自主进化代码库登顶SAT竞赛
NVIDIA Research提出SATLUTION框架，将LLM代码进化能力扩展到完整代码库规模，能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码库迭代优化，在SAT竞赛中超越人类冠军，成本低且效率高。
黄仁勋：芯片公司的时代已经结束了，现在是 AI 工厂的时代
Lex Fridman 采访黄仁勋，黄仁勋谈对 AI 行业理解，认为 AI 是工业产品，NVIDIA 像建 AI 工厂。还提及算力是智能扩展关键，计算从检索转向生成，Token 细分市场，以及公司组织、架构、开源等多方面观点。
英伟达XR-AI Scientist亮相：丛乐、王梦迪团队把“AI科学家”送进实验室｜甲子光年
10月底英伟达上线NVIDIA XR - AI平台，丛乐、王梦迪团队联合英伟达等推进其在实验室科学融合应用，涉及LabOS和CRISPR - GPT两项技术突破，还推出LSV Benchmark标准及排行榜，有望改变XR现状。
老黄太难了！英伟达Q2营收467亿美元创纪录，股价盘后还跌了5%
英伟达Q2财报营收和每股收益超预期，达467亿美元，数据中心业务贡献大，Blackwell平台表现亮眼。尽管给出高营收指引并扩大回购授权，股价盘后仍下跌。各业务均有进展，正重新定义计算产业规则。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。
种子轮就估值120亿美元，她能打造另一个OpenAI吗？
据《金融时报》，OpenAI前CTO Mira Murati的创业公司Thinking Machines Lab种子轮融资20亿美元，投后估值120亿美元。此轮由a16z领投，Nvidia和AMD参投。Murati透露公司方向，还称产品含开源组件。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
OpenAI「辣椒芯」干翻英伟达！老黄股价不跌反涨
OpenAI自研芯片「小辣椒」跑分碾压英伟达最强blackwell，低延迟、高吞吐、低并发等全达SOTA级别。但英伟达股价未跌反涨，OpenAI也表态不会弃用英伟达。「小辣椒」预计2027年量产，OpenAI还将开发后续版本，不过其数据中心负责人离职，无人接手。