一年一度的英伟达奖学金出炉了。二十五年来，英伟达研究生奖学金计划（NVIDIA Graduate Fellowship Program）一直为研究生提供与英伟达技术相关的杰出工作支持。
2000 亿参数、3 万块人民币、128GB 内存，这台被称作「全球最小超算」的机器，真的能让我们在桌面上跑起大模型吗？ 向左滑动查看更多内容，图片来自 x@nvidia 前段时间，黄仁勋正式把这台超
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
论直播，AI版黄仁勋，竟碾压了本尊？周三的GTC 2025大会上，黄仁勋在华盛顿登台激情演讲。但怪事发生了。另一个打着「NVIDIA LIVE」旗号的直播，却悄悄聚集了近10万观众。
DeepSeek-OCR这段时间非常火，但官方开源的文件是“按 NVIDIA/CUDA 习惯写的 Linux 版推理脚本+模型权重”，而不是“跨设备跨后端”的通吃实现，因此无法直接在苹果设备上运行，对于Mac用户来说，在许多新模型诞生的第一时间，往往只能望“模”兴叹。
自回归（AR）大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率；扩散 LLM（dLLM）以并行生成见长，但过去难以稳定跑赢自回归（AR）模型，尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持上仍存挑战。
甲骨文于上周发布全球最大云端AI超级计算机「OCI Zettascale10」，由80万块NVIDIA GPU组成，峰值算力高达16 ZettaFLOPS，成为OpenAI「星际之门」集群的算力核心。其独创Acceleron RoCE网络实现GPU间高效互联，显著提升性能与能效。该系统象征甲骨文在AI基础设施竞争中的强势布局。
AI模型是现在，Physical AI是未来
今天星舰第十一飞圆满收官，没想到黄仁勋也闪现到了现场。 原来，黄仁勋亲自飞到了德州的星际基地（Starbase），在冲天的星舰旁边，就是为了把一台刚出炉的新「核弹」交到了马斯克手上。 这就是大家从年初
清华大学朱军教授团队，NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化
