Databricks AI 研究团队如何使用 AI Runtime（AIR）

Flo Health 借助 Databricks AI Runtime 在无服务器 NVIDIA H100 GPU 上对开源模型做分布式微调，用 26 个 AI 评委（12 个医疗安全、6 个微观行为、8 个实用性）和超 15,000 条隐私优先合成问题构建训练信号，并采用监督微调加 DPO 的强化微调流程。

当前 AI 热点，聚合 11 个独立信源、42 条信号。

OpenRouter 发文解读 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Lightning，这是一款 30B 总参数、约 3B 激活参数的混合专家开源权重模型，定位于工具调用、编码等高频、边界清晰的 Agent 执行步骤，与负责复杂推理的 Nemotron 3 Ultra（550B 总参数、55B 激活）形成分工。

NVIDIA 发布教程，讲解在 Jetson 上部署新一代开放推理模型的方法，以 Nemotron 3.5 Lightning 和 Qwen3.8-27B 为例。

本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势，构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场，并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。

该教程基于 NVIDIA cuTile Python 实现了分块 GPU 内核编程工作流，在 Colab 环境中配置 GPU、驱动、CUDA 及 cuTile 可用性后，分别构建了 tiled 向量加法、矩阵加法和矩阵乘法核函数，并以 PyTorch 作为回退保持 notebook 可执行。每一步均通过 PyTorch 验证结果正确性，并基准测试了各阶段的中位运行时间。

本文是 PyTorch profiling 系列的开篇，从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发，逐步讲解如何使用 `torch.profiler` 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系，以及 `torch.compile` 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行，面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling…

与 NVIDIA 合作，在 DGX Spark 上通过 SGLang 成功支持 GPT-OSS 20B 与 120B 模型，实现 20B 版本约 70 tokens/s、120B 版本约 50 tokens/s 的生成速度，达到目前最优水平。用户可通过 Docker 部署 SGLang 服务，接入 Open WebUI 实现本地聊天，或借助 LMRouter 转换请求格式以完全本地化运行 Claude Code。该方案使在 DGX Spark 上部署多百亿参数本地编码智能体…

Ai2 AI Infrastructure 团队将基于优先级的 GPU 调度器替换为包含 GPU 时间预算、分层公平分享分配和时间切片合约的系统，用于管理数千张 NVIDIA H100、B200 和 B300，服务约 150 名内部研究员，需求超出容量 2-3 倍。

I Built Scrapers That Heal Themselves (and Won an NVIDIA DGX Spark) Scraper Factory took...