Nvidia 新论文：模型与技能交替更新提升智能体

国际清算银行（BIS）发布关于 AI 公司间循环融资的报告：2021 至 2025 年间，AI 公司获得的投资中 55.2% 来自其他 AI 公司，同时 AI 投资者将自身 28.7% 的交易额投向 AI 标的。循环交易仅占 AI-to-AI 交易的 16.1%，却持有其中 46.4% 的资金；芯片、云和基础设施供应商参与了 73% 的循环关系。报告提醒，供应商投资客户可能同时损失股权和未来订单，且风险分散在多国多行业，没有单一监管者能看到全貌。作者补充称美国 AI 巨头的…

NVIDIA 发布论文《Staying on Task: Testing the Foundations of Long-Horizon Agent Reliability》（arxiv.org/abs/2609.38712），提出 Long-Transduction 诊断方法，测试模型在长生成中持续保持任务的能力。

NVIDIA 新论文提出，与其给 AI 智能体更多选项，不如给它一个更好的裁判：让小型智能体每步生成 8 个候选命令，再由裁判模型挑选执行。用前沿强模型当裁判时，成功率从 50% 提升到 68%，且无需重新训练；若由小模型自评，提升则小得多。

为什么 Nvidia 不自己卖 token “Jensen 真的很擅长让他的朋友们成为亿万富翁。” —— Neil Movva，Sail Research 联合创始人，前 Nvidia GPU/kernel 工程师

VoiceArena 推出 Diarization Bench，用 139 段真实对话和统一评分规则对比 12 个说话人分离系统，NVIDIA Nemotron 3 以 14.72% DER 领先。该基准还揭示 collar 效应：同一输出在 250 ms collar 下 DER 为 4.29%，换成 0 ms 则升至 14.72%，并暴露重叠语音和说话人增多时准确率的快速下降。

NVIDIA 新论文提出 ACES 评估框架，指出技能文档得分高不代表智能体运行时真能受益--技能主要贡献是发现与工作流顺序，而非最终答案质量。ACES 固定任务、模型、沙箱等变量，仅对比有无目标技能两次运行的奖励差，定义为 Skill Lift。在生产技能实测中，结构与裁判评分与 Skill Lift 相关性仅 −0.0181 和 −0.0266，几乎为零。

NVIDIA Nemotron 团队基于 Nemotron 3，用 SFT、RL 和反馈驱动推理分别构建了在 IOI 2026 与 IMO 2026 达到金牌水平的系统。

NVIDIA 与 Google DeepMind、EMBL-EBI 等全球研究机构合作，通过 AlphaFold Database 开放发布 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，旨在为下一次疫情储备知识。

Anthropic 让 Claude 在不到四周内优化了超过 30 个开源生物分子模型，平均提速约 4 倍、精度损失极小，输出完全一致时也有近 2 倍加速。优化代码全部开源，还推出低内存 Big 模式，可在单张 NVIDIA GPU 节点上对超过 10,000 token 的生物分子系统做准确预测。

SGLang Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行基准测试，其密集无损路径较 Diffusers 快 1.85–1.95×，无近似损失。