@NVIDIAAI：LLM引擎崩溃时，冷重启可能意味着数分钟的容量损失
NVIDIA Dynamo影子引擎恢复功能让备用引擎热备待命，崩溃恢复仅7.3秒，比冷重启快约39倍。
@NVIDIAAI：开放模型路由入门指南 | Nemotron 实验室
NVIDIA AI推出开放模型路由入门指南，助力开发者高效选择与调度模型。
@NVIDIAAI：随着AI代理承担更复杂的工作，安全应置于何处？
AI代理越复杂，安全需分层：框架引导意图，基础设施控制行为。团队分享代理栈安全思考。
@NVIDIAAI: Our general-purpose coding agent just scored 100% on the ARC-AGI-3 interactive reasoning benchmark.
NVIDIA AI 官方推特：https://t.co/lpXNR8BhIS
NVIDIA AI 分享了一个链接。
@NVIDIAAI：Cosmos 3后训练实践：与Aigen和Linker Vision合作 | Cosmos实验室
NVIDIA展示Cosmos 3后训练技术，与Aigen和Linker Vision合作实践应用。
@NVIDIAAI：NVIDIA cuOpt 在 Hans Mittelmann 基准测试中，成为三类优化问题里最快的开源求解器。
NVIDIA cuOpt 在 Hans Mittelmann 基准测试中，成为三类优化问题中速度最快的开源求解器。
@NVIDIAAI：我们基准测试了300多个NVIDIA验证技能，以了解它们在实际任务中对智能体的实际帮助程度。
基准测试显示，300多个NVIDIA验证技能可使智能体准确率提升41点，有效性提升39点。
@NVIDIAAI：你在用开放模型构建什么？向我们展示你的作品，就有机会前往#NVIDIAGTC柏林。🎫
展示你用开放模型构建的作品，即有机会赢得NVIDIA GTC柏林金票：免费参会、VIP座位、专属周边及特别活动。
@NVIDIAAI：专家问答：Nemotron开放家族的新变化 | Nemotron实验室 https://t.co/9aDHece5pA
NVIDIA专家介绍Nemotron开放家族最新更新，详情见链接。
@NVIDIAAI：我们刚刚发布了TensorRT Model Connect的公开预览版
TensorRT Model Connect公开预览：支持HuggingFace模型两条命令直达TensorRT推理，免ONNX导出，原生C++ API。
@NVIDIAAI：确实。今夏最爱的开源发布？
对今夏最佳开源发布表示肯定，并引发讨论。
@NVIDIAAI：用于机器人学习的WAMs与VLAs | Cosmos Labs
英伟达AI介绍机器人学习中的WAMs与VLAs，来自Cosmos Labs。
@NVIDIAAI：@cursor_ai 开发者们请注意 👀
NVIDIA宣布：Cursor AI开发者的智能体现在可调用300多项技能，覆盖30多个产品。
@NVIDIAAI：在DGX Station上本地运行开源模型Nemotron 3 Ultra | Nemotron Labs https://t.co/fOHrFGpOCl
NVIDIA介绍在DGX Station上本地运行开源模型Nemotron 3 Ultra。
@NVIDIAAI：使用LeRobot与ROS 2学习机器人操作 | NVIDIA Jetson AI实验室
在Jetson AI实验室，结合LeRobot与ROS 2学习机器人操作技术。
NVIDIA AI：推出 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning⚡
英伟达开源Nemotron 3.5 Lightning：30B MoE，3B激活，常驻代理输出提速4倍。
@NVIDIAAI：本地AI的时代已经到来
本地AI时代已至，新模型众多。指南教你串联DGX Sparks运行，欢迎晒配置。
@NVIDIAAI：达索系统借助NVIDIA AI与GPU加速仿真
达索系统利用NVIDIA AI和GPU加速仿真，显著提升效率。
@NVIDIAAI：国际象棋特级大师如何打造自主业务 | Nemotron Labs https://t.co/vdzoTvY54e
国际象棋特级大师打造自主业务，Nemotron Labs分享其经验。
@NVIDIAAI：120+成员且不断增长！
成员已超120人且持续增加，以下是他们的发言。
在Jetson上构建NemoClaw智能体 | NVIDIA Jetson AI实验室
介绍在NVIDIA Jetson上构建NemoClaw智能体，来自Jetson AI Lab。
长上下文模型的推理速度在很大程度上由训练前的设计决定。
上下文变长时，注意力计算占比飙升，仅优化内核已不够，训练前设计才决定推理速度。
NVIDIA AI：Hermes 智能体 🤝 NeMo 中继
NVIDIA AI展示Hermes智能体与NeMo Relay的集成协作。
@NVIDIAAI：人类数出此图中含隐藏箱子，准确率82.1%；最佳现成多模态模型仅17.7%。
英伟达新基准将3D计数拆解为9项感知与认知子任务，人类82.1%，现成最佳多模态模型仅17.7%。
与我一起编码：在GPU上运行你的Polars代码
介绍如何在GPU上运行Polars代码，以加速数据处理。
@NVIDIAAI：衷心感谢@perplexity_ai团队向开放安全AI联盟贡献Numbat💚
感谢Perplexity AI团队向开放安全AI联盟贡献Numbat
数据不再是收集之物，而是计算之物
世界模型成为物理AI数据引擎，神经闭环模拟器Cosmos-Dreams发布。
使用NVIDIA DeepStream 9.1构建多摄像头3D追踪应用
利用NVIDIA DeepStream 9.1开发多摄像头3D追踪应用。
如何在Prime Intellect上使用强化学习训练开放模型 | Nemotron Labs
介绍在Prime Intellect上使用强化学习训练开放模型的实用方法。
@NVIDIAAI：在NVIDIA Jetson上本地运行生成式AI | NVIDIA Jetson AI实验室
在NVIDIA Jetson设备上本地运行生成式AI功能，由Jetson AI实验室提供。
@NVIDIAAI：NVIDIA Cosmos 模型在 @huggingface 下载量突破1000万并持续增长
NVIDIA Cosmos模型在HuggingFace下载量破千万，助力开发者构建机器人、自动驾驶等物理AI系统。
@NVIDIAAI：我们正在向开放安全AI联盟贡献开源模型、权重、数据和研究。
NVIDIA贡献开源模型、权重、数据及研究，包括面向对象智能体框架NOOA，达到软件领域最先进水平。
@NVIDIAAI：我们在智能体芯片设计上测试了 Nemotron 3 Ultra
在智能体芯片设计的 RTL 迭代编码任务中，Nemotron 3 Ultra 于九类真实设计上平均表现优异。
NVIDIA AI：通过GPU到GPU RDMA将DeepSeek-V4 Pro启动时间从8分钟缩短至2分钟以内
利用GPU到GPU RDMA，将DeepSeek-V4 Pro启动时间从8分钟降至2分钟以内。
英伟达AI：探秘NVIDIA Nemotron推理挑战赛获奖者
揭秘NVIDIA Nemotron推理挑战赛获胜者内幕。
@NVIDIAAI：NVIDIA的Kaggle大师斩获两项领奖台席位
NVIDIA的Kaggle大师在2026 NeuroGolf锦标赛夺冠，并在KDD Cup数据智能体竞赛中获亚军。
@NVIDIAAI：上个月，NVIDIA Nemotron模型推理挑战赛在Kaggle上落幕，涉及5000余名参与者、4000余支团队。
5000+参与者、4000+团队探索推理准确度提升技术，NVIDIA分享关键经验。
利用全新Jetson Thor T2000和T3000构建并优化机器人及边缘AI
NVIDIA发布Jetson Thor T2000/T3000，用于构建和优化机器人与边缘AI。
NVIDIA AI推出4步Cosmos 3超级模型，生成图像和视频速度提升25倍，仍居最佳开放权重模型之列。
新模型生成速度提升25倍，在图像转视频和文本转图像任务中分别排名第一和第二。