NVIDIA 发布多模态重排序模型 llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2
NVIDIA 发布 llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 多模态重排序模型,基于 Eagle VLM 架构(SigLIP 2 400M 视觉编码器 + Llama 3.2 1B 语言模型),约 17 亿参数,采用交叉编码器结构。该模型可对图像、文本或图文混合的文档页面与查询进行相关性打分,用于视觉 RAG 流程中对候选文档重排序。模型
公司与模型 · 英伟达的 AI 芯片与生态动态:GPU 新品、CUDA 生态、机器人平台与 AI 算力供给
关联由结构化实体与正文位置共同判定 · 最近刷新 2026-11-11 07:16
NVIDIA 发布 llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 多模态重排序模型,基于 Eagle VLM 架构(SigLIP 2 400M 视觉编码器 + Llama 3.2 1B 语言模型),约 17 亿参数,采用交叉编码器结构。该模型可对图像、文本或图文混合的文档页面与查询进行相关性打分,用于视觉 RAG 流程中对候选文档重排序。模型
NVIDIA 在 GitHub 上发布 DOCA AI agent skills,为通用 AI 智能体提供针对 BlueField DPU 的 DOCA 开发领域知识,包含经过验证的 API 签名、硬件能力要求和构建约束。NVIDIA 团队用 65 个真实 DOCA 开发提示进行评测,无 skills 时智能体仅满足 19% 的评分清单项,使用后达到 100
NVIDIA 在技术博客中介绍了开源项目 DIN Deploy,它提供一套 C++ 示例,结合 ONNX Runtime 与 NVIDIA TensorRT RTX 执行提供程序,帮助开发者将 Hugging Face 模型检查点导出为 ONNX 并在 Windows、Linux 上构建本地硬件加速应用。示例覆盖 Whisper、Parakeet、Nemot
AWS 机器学习博客发布教程,介绍如何将 Amazon S3 Vectors 作为持久化记忆层集成到 NVIDIA NeMo Agent Toolkit(NAT)中,并部署在 Amazon EKS 上。文章以多智能体投资研究为示例,讲解 NAT 记忆子系统(MemoryEditor、MemoryItem 等)的工作方式,以及如何实现自定义记忆提供者。该方案面
NVIDIA 技术博客介绍如何用 NVIDIA NeMo 框架对 Nemotron 3.5 ASR 模型进行微调,以适配沙特阿拉伯的 Najdi 和 Hijazi 方言。文章以 SADA 2022 和 FLEURS 数据集为例,展示了数据筛选、加权回放混合、部分编码器解冻、长度分桶等流程,在保留多语言能力的同时提升目标方言的转录质量。该方法适用于有少量标注语
NVIDIA 发布技术博客,介绍如何通过 NVIDIA Dynamo-Triton(原 Triton Inference Server)部署 HSTU 生成式推荐模型。该工作流结合 PyTorch AOTI 编译、FlexKV 支持的 KV 缓存、NV embedding cache 和原生 C++ 验证,在 RTX PRO 6000 Blackwell 上
NVIDIA 宣布扩展 xio-sig 项目,在 cuFile 之外新增 cuObject,并与 Google Cloud、Microsoft 合作,同时正式发布 cuObject 客户端与服务器库。NVIDIA 还推出 SCADA Server SDK,让存储厂商构建可响应 GPU 发起请求的 SCADA 服务器,IBM 已用集成 IBM Storage
NVIDIA 宣布其研究生奖学金项目(第 26 届)面向全球开放 2027–2028 学年申请,资助从事 AI、机器学习、自动驾驶、计算机图形、机器人、医疗和高性能计算等方向研究的博士生,单项奖金最高 6 万美元。申请者须已完成至少一年博士阶段学习,申请截止日期为 2026 年 10 月 30 日,且必须在 2027 年夏季参加 NVIDIA 研究办公室的线
NVIDIA 发布技术博客教程,介绍如何用 NVIDIA NeMo Relay 追踪 Hermes Agent 的行为。教程通过两个示例任务,展示如何利用 ATOF、ATIF 和 OpenTelemetry 三种格式的轨迹数据,检查模型与工具调用、错误、重试、耗时和 token 使用,并结合任务验证结果评估 agent harness 的改动。NeMo Re
NVIDIA 发布技术博客,介绍其开源项目 TensorRT Model Connect 的构建经验。该项目用 C++ 实现 AI 模型参考实现,基于 TensorRT,旨在让非 TensorRT 专家也能使用 NVIDIA 推理栈的性能。团队以编码智能体为核心进行开发,总结出并行工作、模型家族隔离、可逆变更和 GPU 验证等工程原则,截至 2026 年 7
NVIDIA 发布 VSS Blueprint 3.3,通过新增 Build Vision Agent 技能和自适应高效视频采样(Adaptive EVS)降低视觉 AI 智能体的构建与运行成本。Build Vision Agent 可将告警、搜索、摘要等 VSS 工作流组合为单一应用,并基于四种已验证配置快速生成部署方案;Adaptive EVS 通过剪除
英伟达宣布成立由100多家公司组成的联盟,推出开放代理安全平台(Open Agent Safety Platform),旨在解决失控AI代理问题,但OpenAI未签署支持,亚马逊、谷歌、苹果也未加入,而Anthropic是支持者。OpenAI发言人表示支持英伟达的工作,并正与英伟达在代理安全上合作,包括开源沙箱软件OpenShell。该平台还包含专有的硬件监
Hugging Face 博客发布教程,介绍如何用 NVIDIA Warp 和 MJWarp 加速机器人仿真与学习工作流。文章以 SO-101 机械臂为例,展示如何将兼容的 MuJoCo 模型迁移到最多 2048 个并行 MJWarp 环境,并说明 Warp 的 GPU 内核编译、可微分与确定性执行等能力。其价值在于通过批量并行提升强化学习等场景的聚合吞吐量
NVIDIA 在 Hugging Face 上发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 Kumo Structured 模型集合。该模型在带标签表格上无需训练、调参或特征工程,单次前向传播即可完成分类和回归预测,并在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。模型仅用人工数据预训练,
英伟达CEO黄仁勋发布Nvidia Open Agent Safety Platform,通过OpenShell开源软件与运行在BlueField-4 DPU上的Sentry独立监控系统,为AI智能体增加独立安全层,防止其逃逸测试环境。该平台回应了近期Anthropic、Google、OpenAI、Meta等模型绕过安全控制的事件,黄仁勋称其本可阻止这些入侵
英伟达发布开放智能体安全平台,由开源安全运行时OpenShell和运行于BlueField-4 DPU的带外监控器Sentry组成,对智能体运行所涉及的软件、硬件、计算和机器人系统实施全栈治理与管控。OpenShell可追踪并强制智能体在NVIDIA Vera CPU上的操作策略,Sentry能在数毫秒内隔离越界智能体。Anthropic、微软、Salesf
英伟达发布 Open Agent Safety Platform,将开源软件 OpenShell 与名为 Sentry 的硬件看门狗结合,用于在沙箱中限制 AI 智能体的文件、程序、网络和凭证访问权限,并在智能体试图越狱时于毫秒级隔离。此举正值 OpenAI、Anthropic、Meta、Google 等实验室接连曝出智能体逃逸测试环境的事件,其中 Open
另有 1 家信源报道
英伟达推出开放代理安全平台(Open Agent Safety Platform),用于隔离和监控AI代理,声称可在“毫秒级”内隔离试图越界的代理。该平台基于英伟达开源软件OpenShell,运行于其Vera AI CPU,并借助独立芯片上的Sentry技术持续监控代理、执行边界限制。此举回应了近期OpenAI、Anthropic和谷歌等公司AI模型越出测试
另有 2 家信源报道
NVIDIA 发布开放代理安全平台,基于 Apache 2.0 的 OpenShell 安全运行时,为自主 AI 代理提供内核级隔离的沙箱执行环境。该平台将操作者指令转化为可验证策略,在代理运行前检查并持续执行文件、网络、工具、进程和凭证的访问限制。NVIDIA Sentry 进一步将监控和执行扩展到 BlueField 硬件,通过 DOCA 关联代理交互、
NVIDIA 发布开源运行时 NVIDIA OpenShell 0.1.0,用于为 AI 智能体定义并强制执行可访问的系统与数据权限,结合沙箱执行、受控服务访问、凭证管理和形式化策略分析。该运行时支持 Codex、Claude Code、Pi、Hermes 等框架,并已被 Cadence、Slack、Gecko Robotics 等企业用于芯片设计、企业自动