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英伟达新出的说话人日志模型，100M 能本地跑，专门负责“谁在何时说话”，配 ASR 就能做分角色转写，比 Qwen 那个更专精。

AIGCLINK@aigclink11 个信源在谈原文

NVIDIA 的说话人分离模型拿了 Diarization-Bench 第一，错误率 14.72%，比第二名低了近四分之一，做语音相关应用的可以关注下。

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI8 个信源在谈原文

NVIDIA 出了个 100M 参数的小模型，专门搞定多人说话分不清谁是谁的问题，8 人以内、说话重叠都能识别，已经上了 Hugging Face。

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI11 个信源在谈原文

NVIDIA 放出了一个教程，教你用 Nemotron 3 做说话人分离，会议转写能分清谁说了哪句，想做语音应用可以照着搭一遍。

苹果要推自己的AI服务器了，用M8 Ultra芯片，和NVIDIA合作，应该挺有意思的。

Blognone@arjin9 个信源在谈原文

NVIDIA 新研究，语音模型工具调用准确率 92%，比 GPT-5 在文本模式下的 85% 还高一点，解决语音代理性能瓶颈。

elvis@omarsar03 个信源在谈原文

NVIDIA 新方法能自动优化代理，减少 50% 令牌流量，比其他框架更省钱。

elvis@omarsar08 个信源在谈原文

朋友发了新模型，叫 Nemotron-SEA-LION-v4.8，是 AI Singapore 和 NVIDIA 联合做的，专门针对东南亚的语言，比之前版本更好。

官方一手SEA-LION (AI Singapore)@AISG | AI Products11 个信源在谈原文

NVIDIA 新出的 Agora 系统，让 13 个 AI Agent 无人指挥就完成了科研，挺有意思的。

shao__meng@shao__meng3 个信源在谈原文

英伟达新出的 DSX MaxLPS 技术，能让 AI 工厂在相同电力下多处理 40% 的 token，对数据中心很实用。

英伟达新出的技术解释，讲清楚30B模型怎么做到每token只激活3B参数，对理解模型效率很有帮助。

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI11 个信源在谈原文

NVIDIA 工程师分享的 Nemotron 3 Ultra 在 4×B200 硬件上通过 NIM 微服务优化，系统吞吐提升 180%，服务用户数翻倍，值得看看具体是怎么做的。

shao__meng@shao__meng7 个信源在谈原文

英伟达出了个新专业显卡，叫 RTX PRO 5500 Blackwell，有 84GB 大显存，适合做 AI 和模拟这类计算量大的工作。

NVIDIA 官方出了一套 LLM 推理指标体系，把 prefill 和 decode 阶段的延迟、吞吐等概念讲得特别清楚，对选型或容量规划很有帮助。

shao__meng@shao__meng2 个信源在谈原文

英伟达和澳洲的几个公司一起建AI工厂，到2027年能到2GW规模，用NVIDIA DSX架构，能支持NVIDIA的运算技术，还方便澳洲人用NVIDIA Nemotron模型。