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在世界模型这条路上，行业一直卡在一个几乎无解的矛盾里：想要更真实的长程模拟，就必须给模型更深的计算；可一旦把模型做得更深，部署成本、参数规模和误差累积又会迅速抬头。结果就是，大家都知道世界模型要 “想得更久”，却很难让它在现实系统里 “算得起、跑得稳”。
自动化研究，这一次真正走出代码沙盒，进入了真实的物理世界。
刚刚，田渊栋创业公司，交出了首个研究成果。田渊栋在X上宣布，其创立的Recursive，在NVIDIA官方的GPU kernel优化榜SOL-ExecBench上拿下了整体和四个子类别的SOTA。
在具身智能训练中，“把计算全部塞进GPU”似乎成了唯一的提速密码，机器人运控并行训练的框架，IsaacLab、MuJoCoPlayground、mjlab都默认遵循这一范式，这些系统都牢牢绑定在NVIDIA生态中。
在上午 11 点开始的英伟达 GTC Taibei 2026 大会现场，黄仁勋拿出了英伟达与微软联手打造的 PC 产品。在细数了将近 1 个小时已有成果之后，黄仁勋终于开讲今天的重头戏：一款迄今为止全球性能最强、能效最高的轻薄型 Windows PC。
5 月下旬，NVIDIA 联合清华大学、多伦多大学和 Vector Institute 发布 Gamma-World，共一第一为清华大学电子系博士刘芳甫，核心 Research 方向是世界模型和空间智能。
近日，垂直于招投标领域的 AI 科技领军企业“深入云境”正式宣布：旗下核心产品 “云境标书AI” 成功入选 NVIDIA 初创加速计划（NVIDIA Inception）。这一里程碑式的进展，标志着云境标书AI在技术创新性、行业应用前景及商业潜力方面获得了全球顶级算力与AI生态巨头的权威认可。
NVIDIA Dynamo 团队发现，Claude Code 向自定义端点发送请求时，prompt 最前面会带一行 session-specific billing header。这行 header 每个 session 都变，导致 52K token 的稳定前缀在 KV cache 中无法复用——TTFT 从 168ms 飙到 912ms。Dynamo 加了一个 `
MoE模型的稀疏激活本是优势，却常陷通信瓶颈。NVIDIA以软件为利剑，通过程序化依赖启动和全对全通信革新，在三个月内将GB200的单GPU吞吐提升2.8倍，真正释放Blackwell硬件潜力。
谷歌还在闭源守宝，NVIDIA已把Lyra 2.0全开源：35步去噪变4步，2D图片直出3D高斯泼溅+网格。社交狂欢背后，是对具身AI仿真的巨大潜力——以后造世界，不用再去真实世界采数据了。