近日，Nvidia 宣布在其 NeMo Guardrails 平台上新增三项安全功能，旨在帮助企业更好地管理和控制 AI 聊天机器人。这些微服务专门针对 AI 安全和内容审核中的常见挑战，提供了一系列实用的解决方案。其中，内容安全服务（Content Safety）可以在 AI 响应用户之前，对其内容进行审核，检测是否存在潜在的有害信息。这项服务有助于防止不当内容传播，确保用户得到安全和合适的信息。另外，主题控制服务（Topic Control）旨在确保聊天内容保持在预先设定的主题范围内。这意味着，聊天机器人能够

Nvidia近日发布三项新的NIM（Nvidia Infrastructure Microservices）微服务，作为NeMo Guardrails开源工具包的扩展，旨在为企业AI代理应用提供更精细的安全管控能力。这三项新服务各具特色:一是针对内容安全，防止AI生成有害或带有偏见的内容;二是确保对话限定在获批主题范围内;三是防止AI代理突破系统限制或越狱。通过部署这些轻量级专门模型作为安全护栏，开发者可以弥补全局政策可能存在的保护漏洞。此举反映了AI落地过程中的实际挑战。尽管Salesforce CEO马克·贝尼奥夫曾预测其平台未来一年内

英伟达公司正在以色列北部建设一台功率达到30兆瓦的研究与开发超级计算机，预计投资额将达到5亿美元。这台超级计算机位于约克尼安伊利特附近的梅沃卡梅尔科技与工业园区，建筑面积达到10，000平方米，内部将搭载数百台最新一代的 Blackwell 液冷系统。虽然具体部署的加速器数量尚不明确，但以色列媒体报道称，这一配置预计将包含 “数千个” 图形处理单元（GPU），其性能将与以色列现有的 Israel-1超级计算机相媲美。Israel-1超级计算机由2，048个 H100加速器组成，采用英伟达的以太网

近日，超加速链接（UALink）联盟宣布，科技巨头苹果(Apple)、阿里巴巴(Alibaba)以及半导体知识产权供应商赛诺赛斯(Synopsys)正式加入其董事会。这一发展标志着行业对开放标准的支持力度不断增强，也可能对目前以 Nvidia 为首的封闭生态系统形成挑战。UALink 是一项高效的互连标准，旨在优化 AI 集群性能，能够将数百到上千个加速器连接在一起。自2024年10月成立以来，UALink 联盟的成员已经增长至65家，包括 AMD、英特尔、谷歌、AWS 和微软等众多行业巨头。值得注意的是，目前 Nvidia 并未加入该联

近日，Nvidia 宣布对初创公司 MetAI 进行投资，此次投资为400万美元的种子轮融资。MetAI 致力于开发一种可以迅速生成 “模拟准备”（SimReady）数字双胞胎的模型，利用 AI 和3D 技术在几分钟内将 CAD 文件转换为功能性3D 环境。Nvidia 在工业 AI 应用和机器人领域不断发力，推出了 Omniverse 平台及其最新的 Mega 框架，以促进数字双胞胎技术的发展。MetAI 的 CEO 和联合创始人余家豪表示，数字双胞胎的创建通常被视为物理 AI 的入门障碍，因为其开发过程可能需要数月甚至数年的时间。MetAI 专注于为先

随着人工智能的快速发展，AI 芯片制造商的投资热潮也逐渐升温。其中，Blaize 公司引起了市场的广泛关注。这家由前 Intel 工程师创立的公司宣布，将于2025年1月14日在纳斯达克通过 SPAC（特殊目的收购公司）上市。Blaize 成立于2011年，总部位于加利福尼亚州的埃尔多拉多山，至今已经获得了3.35亿美元的投资，主要来自于三星和梅赛德斯 - 奔驰等知名企业。与主要应用于大型数据中心的 Nvidia 不同，Blaize 专注于为边缘应用制造 AI 芯片。这些芯片主要被集成到智能产品中，例如安全摄像头、无

在加州野火肆虐之际，全球最大人工智能芯片制造商 Nvidia 的一名科学家提出，利用 AI 机器人来对抗野火，然而这一建议却引发了人们对环境影响的质疑。Nvidia 的 “具身 AI” 研究员吉姆・范（Jim Fan）在社交媒体 X(原 Twitter)上发布了一段视频，展示了一款在中国街道上行走的类人机器人。他在评论中称赞了这款机器人的 “风格”，并呼吁这类机器人 “尽快投入灭火行动”。然而，在洛杉矶地区遭遇火灾的同时，Nvidia 在拉斯维加斯举办的消费电子展（CES）上却展示了一些耗能巨大的生成

在2025年国际消费电子展（CES）上，NVIDIA 推出了一款名为 “Project DIGITS” 的新型个人 AI 超级计算机。与传统庞大的计算机相比，这款设备体型仅有迷你机的大小，但其性能却高达千万亿次，堪称业界的 “超级小巨人”。这款机器的发布引起了广泛关注，尤其是在 AI 技术不断发展的今天。Project DIGITS 搭载了一颗与联发科共同设计的超级芯片 “GB10”。该芯片集成了 Blackwell GPU、20核心 Arm 架构的 Grace CPU、128GB 的高带宽内存（HBM）以及4TB 的固态硬盘(SSD)，使其具备强大的计算能力。NVIDIA 方面表

在最近的 CES 展会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋发表了一个引人注目的声明:“RTX5070能够以549美元的价格，达到 RTX4090的性能水平。” 这一说法迅速在社交媒体上引发了热烈讨论，尤其是在 YouTube 和 TikTok 上，各种评论层出不穷。那么，RTX5070真的能与售价1599美元的 RTX4090抗衡吗?答案并不简单，关键在于 Nvidia 最新的 DLSS4技术。Nvidia 的这一声称主要基于其最新一代的深度学习超采样技术（DLSS）。黄仁勋承认，这一切 “没有人工智能是不可能实现的”。DLSS4引入了多帧生成技术，可以在每一帧传

Nvidia宣布，全新开发的 G-Assist 系统助手将于2月正式推出，为 GeForce RTX 用户提供服务。。这款人工智能助手最初在2024年6月的发布会上亮相，旨在通过简便的语音或文本命令，帮助用户更好地管理和优化个人电脑的多项设置。随着现代 PC 性能的不断提升，用户在配置 PC 以达到最佳性能时面临着数以万计的硬件和软件设置组合。为了解决这一复杂性，NVIDIA 推出了 Project G-Assist，它是一款运行在 GeForce RTX AI PC 上的实验性 AI 助手。G-Assist 旨在通过简单的语音或文本命令，帮助用户控制各种 PC 设

在2025年消费电子展（CES）上，NVIDIA 发布了全新的 Cosmos 平台，该平台旨在加速物理人工智能(AI)系统的开发，尤其是自主驾驶车辆和机器人。Cosmos 平台集成了生成式世界基础模型(WFM)、视频标记器、安全防护机制以及一个加速的数据处理管道，这些功能帮助开发者在减少对真实世界数据依赖的情况下创建和优化 AI 模型。Cosmos 平台将以开放模型许可的形式在 Hugging Face 和 NVIDIA NGC 目录中提供，后续将推出经过优化的 NVIDIA NIM 微服务，并通过 NVIDIA AI 企业软件平台提供企业支持。NVIDIA 首席执行

FLUX今日宣布与NVIDIA达成战略合作，双方将在AI图像生成领域展开深度技术协作。此次合作的核心亮点包括性能优化、内存效率提升以及创新的3D创作工作流程。在硬件适配方面，FLUX模型针对新发布的GeForce RTX50系列显卡进行了全面优化。其开发版本FLUX.1凭借NVIDIA Blackwell架构的FP4计算技术，在RTX5090上实现了显著突破:仅需10GB显存便可达到RTX4090两倍的运算速度，极大提升了图像生成效率。FLUX.1[dev]的BF16（左）和FP4(右)的比较更引人注目的是双方联合推出的"NVIDIA AI Blueprint"工作流程，为3D创作带来

近日，Nvidia 即将推出的 RTX5080显卡在网络上意外曝光，相关图片引起了广泛关注。这些图片展示了 MSI Gaming Trio RTX5080显卡的零售包装，尽管很快就被删除，但其内容为广大玩家和技术爱好者提供了一些关于这款新显卡的关键细节。根据消息来源，这些图片最初出现在 ChipHell 论坛上，随后被迅速删除。尽管这个论坛的泄密事件时有发生，很多信息都需要谨慎对待，但从图片来看，这些内容似乎相当可信。值得注意的是，这些照片表明 RTX5080很可能是 Nvidia 即将发布的首款 Blackwell 架构显卡，预

随着大语言模型（LLM）在现代人工智能应用中的广泛应用，诸如聊天机器人和代码生成器等工具依赖于这些模型的能力。然而，随之而来的推理过程中的效率问题也日益突出。尤其是在处理注意力机制时，如 FlashAttention 和 SparseAttention，面对多样化的工作负载、动态输入模式以及 GPU 资源限制时，往往显得力不从心。这些挑战加上高延迟和内存瓶颈，迫切需要更高效、灵活的解决方案，以支持可扩展和响应迅速的 LLM 推理。为了解决这一问题，来自华盛顿大学、NVIDIA、Perplexity AI 和卡内基梅

在当今科技迅速发展的背景下，大型语言模型（LLM）在多个行业中扮演着重要角色，帮助自动化任务和提升决策效率。然而，在芯片设计等专业领域，这些模型面临着独特的挑战。NVIDIA 最近推出的 ChipAlign 正是为了应对这些挑战而设计，旨在将通用指令对齐的 LLM 与芯片特定的 LLM 的优势相结合。ChipAlign 采用了一种新的模型合并策略，这一策略无需进行繁琐的训练过程，借助几何空间中的测地线插值方法，能够顺畅地将两种模型的能力融合在一起。与传统的多任务学习方式相比，ChipAlign 直

近年来，关于电脑和手机市场是否正处于衰退的讨论层出不穷。近日，显存芯片制造商美光（Micron）因 AI 电脑和智能手机的销量未达预期，调低了未来几季度的收入预测，这引发了不少人的担忧，认为 “AI 正在消亡”。然而，实际上，AI 并没有衰退的迹象，尤其从 Nvidia 的业绩就可见一斑。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney当前市场上，许多声称具备 AI 功能的笔记本电脑和手机并没有足够的处理能力。即使是性能卓越的游戏 PC，也难以在本地运行如 ChatGPT 这样的复杂 AI 程

美国科技公司 Nvidia 近日完成了对以色列软件公司 Run:ai 的收购，双方的合作将进一步提升 AI 云计算的管理效率。虽然具体收购金额未披露，但据报道，该交易价值约为7亿美元。Nvidia 宣布将开源 Run:ai 的软件，以便更广泛地支持 AI 生态系统。Run:ai 的核心软件可以帮助客户高效调度 Nvidia GPU 资源，进而优化 AI 运算的性能。此次开源的决定虽然没有详细说明原因，但业内普遍认为，Nvidia 的市值已达到3.56万亿美元，成为全球最有价值的公司，这让它在收购其他公司时面临更大的反垄断审查压

Ibiden Co.作为英伟达（Nvidia）尖端半导体的主要芯片封装基板供应商，正在考虑加快生产能力的提升，以应对日益增长的市场需求。Ibiden首席执行官川岛浩二(Koji Kawashima)表示，公司的 AI 用途基板销售强劲，客户正在迅速消耗现有库存，这种需求预计将持续到明年。目前，Ibiden在日本岐阜县正在建设一座新的封装基板工厂，预计将在2025年第四季度以25% 的产能投入使用，并在2026年3月达到50% 的产能。然而，川岛浩二指出，这样的产能可能仍然无法满足市场需求。他透露，公司正在与客户洽谈

近日，科技分析机构 SemiAnalysis 发布了一项为期五个月的调查报告，揭示了 AMD 最新推出的 MI300X AI 芯片在软件方面存在重大问题，导致其无法发挥应有的性能，因而在 AI 芯片市场中无法挑战 Nvidia 的主导地位。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney报告指出，AMD 的软件存在大量漏洞，导致 AI 模型训练几乎不可能，用户需要耗费大量时间进行调试。与此同时，Nvidia 持续推出新的功能、库以及性能更新，进一步扩大了两者之间的差距。分析人员进行了大量测试，包括 GEMM 基准测试

近日，苹果公司在机器学习领域的最新研究显示，他们通过与 NVIDIA 的合作，成功将大型语言模型（LLM）的生成速度提高了近三倍。这一进展的关键在于苹果开源的技术 “Recurrent Drafter”(ReDrafter)，它采用了一种推测解码方法，能够显著提升模型训练的效率。在过去，创建大型语言模型的过程通常非常耗时和耗资源，企业常常需要购买大量的硬件设备，进而增加了运营成本。2024年早些时候，苹果发布了 ReDrafter，这一技术结合了递归神经网络和动态树关注的方法，能够快速生成和验证标记，