英伟达在开源模型上玩的很激进： “最高效的开放模型家族”Nemotron 3，混合Mamba-Transformer MoE架构、NVFP4低精度训练全用上。而且开放得很彻底：
英伟达让AI仅靠「看直播」就学会了通用游戏操作。虚拟世界已成为物理智能的黑客帝国，看4万小时直播学会几乎所有游戏！
和传统的游戏自动化脚本不同，这是一个完整的通用的大模型，不仅限于单一游戏的操作，能够玩遍市面上几乎全部的游戏类型。于是，让我们正式介绍主角，来自英伟达的最新开源基础模型 NitroGen。该模型的训练目标是玩 1000 款以上的游戏 —— 无论是 RPG、平台跳跃、吃鸡、竞速，还是 2D、3D 游戏，统统不在话下！
几个小时前，NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 正式发布，英伟达官方表示：「这是 20 年来最大的一次更新。」CUDA Tile 是 NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 最核心的更新。它是一种基于 tile 的编程模型，能够以更高的层次编写算法，并抽象化专用硬件（例如张量核心）的细节。
导读 过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。
OmniVinci是英伟达推出的全模态大模型，能精准解析视频和音频，尤其擅长视觉和听觉信号的时序对齐。它以90亿参数规模，性能超越同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手的6倍，大幅降低成本。在视频内容理解、语音转录、机器人导航等场景中，OmniVinci能提供高效支持，展现出卓越的多模态应用能力。
英伟达不光自己成长高速，现在它在AI领域的投资也坐上火箭了。 最新数据显示，2025年过去的三个季度里，英伟达参与了50笔AI相关风险投资，这个数量已经超过了2024年全年的48笔。
AI模型是现在，Physical AI是未来
英伟达面向个人的AI超算DGX Spark已上市！128GB统一内存（常规系统内存+GPU显存），加上允许将两台DGX Spark连起来，直接可以跑起来405B的大模型（FP4精度），而这已经逼近目前开源的最大模型！如此恐怖的实力却格外安静优雅，大小与Mac mini相仿，3999美元带回家！
老黄看好机器人，还真不是嘴上说说！ 这不，就在正在举办的SIGGRAPH（计算机图形学）大会上，英伟达为机器人带来了全新升级的Cosmos世界模型。
