推荐理由：NVIDIA正面回应芯片走私指控

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推荐理由：三大药企联手AI公司砸钱

推荐理由：NVIDIA 与 Think Machines 的合作意味着更强大的算力支持，做模型训练和定制 AI 的团队可以关注这一进展，看看能否利用其平台加速自己的项目。

推荐理由：AI 基础设施的规模化部署是行业关键瓶颈，关注算力布局的团队和开发者值得了解这一合作动向。

推荐理由：NVIDIA 把 SIGGRAPH 当作技术风向标，做图形渲染、物理仿真或 AI 模型的团队值得关注，可以提前规划参会或跟进后续发布。

推荐理由：Nemotron 3 的架构创新直击大模型推理效率瓶颈，做模型优化和部署的开发者值得关注其混合 Mamba 和潜在 MoE 的具体实现，可以直接参考其设计思路。

推荐理由：物理 AI 训练数据难获取是行业痛点，NVIDIA 这套工具直接降低了合成数据门槛，做机器人或自动驾驶的开发者值得关注，可以大幅减少手动标注成本。

推荐理由：AI 开发者和研究人员终于有了本地高性能计算的新选择——DGX Station 适合模型训练，RTX Spark 适合便携推理，建议关注具体规格和价格。

推荐理由：Google 把去年惊艳的扩散模型开源了，做图像/文本生成的开发者可以直接用 NVIDIA 免费 API 体验，速度超 500 tokens/秒，值得立刻上手试。

推荐理由：文本扩散模型把生成速度拉到新高度，做代码补全或实时编辑的开发者可以直接在 NVIDIA 端点试跑，感受并行 token 的爽感。

推荐理由：机器人初创公司终于有了实体 AI 试验场——NVIDIA 和 NBIS 的 Living Lab 解决了从仿真到现实部署的痛点，做机器人开发的团队值得关注，可以直接申请使用。

推荐理由：芯片设计团队终于有了能独立干活的 AI 虚拟工程师——ChipStack 从辅助进化为自主执行，做复杂芯片验证的工程师可以直接用它加速迭代，值得点开了解。

推荐理由：AI基础设施的竞争已从GPU延伸到内存，做AI硬件或数据中心规划的团队需要关注——内存的联合设计周期直接影响GPU迭代节奏，提前布局才能不掉队。

推荐理由：SK电讯的GW级AI云计划标志着电信运营商正式切入AI基础设施赛道，对关注亚洲AI云市场、数据中心建设的从业者来说，这是一个值得跟踪的行业信号。

推荐理由：做 Agent 开发的团队终于有了一个高性能且成本可控的开源选择——Nemotron 3 Ultra 推理快 5 倍、成本降 30%，值得直接上手试试。

推荐理由：这则消息揭示了 AI 算力需求已大到连 Google 都要向火箭公司租 GPU，做 AI 基础设施或关注算力瓶颈的从业者值得点开，看看背后到底发生了什么。

推荐理由：做长任务智能体的开发者可以直接在 Perplexity 上体验 NVIDIA 的最新开源模型，省去部署成本，值得 Pro/Max 用户试试。

推荐理由：NVIDIA 为智能体开发者提供了开箱即用的教程和演示，做 AI 应用集成的团队可以直接参考，省去自己摸索的时间。

推荐理由：NVIDIA 的 Nemotron 3 Ultra 是专为长时智能体任务设计的开源模型，做 AI 智能体开发的团队可以直接在 Perplexity 上试用，省去本地部署的麻烦。

推荐理由：NVIDIA 的 PixelDiT 解决了传统扩散模型因预训练编码器压缩导致的质量损失问题，做图像生成的研究者和开发者值得关注——它可能改变现有生成流程的底层设计。

推荐理由：做机器人抓取、自动驾驶或游戏 AI 的开发者，这三篇论文直接给出了可规模化训练的新思路——零样本抓取和紧凑推理方案值得重点关注。

推荐理由：开放模型生态再添生力军，做 AI 模型训练或智能体开发的团队值得关注——联盟协作模式可能加速下一代开源模型落地。

推荐理由：开源模型性能逼近闭源，成本却低一个数量级——做智能体或编程的开发者可以直接在 Hugging Face 上试用，省下不少推理预算。

推荐理由：NVIDIA 用 CRIU 快照解决了 Kubernetes 上 AI 推理的冷启动痛点，做模型推理部署的团队可以直接用这个工具来加速扩缩容，值得关注。