NVIDIA 发布 Agora 论文：以 Git 作为研究智能体的共享内存

NVIDIA 新论文提出 ACES 方法评估智能体技能：在同一模型、沙箱、工作区和评分器下，分别在有/无技能加载时运行同一任务，对比智能体完成度的差异。基于 58 个生产技能、947 组配对案例、4 个 harness 的测试显示，技能执行、行为检查和技能效率的过程指标提升最大。传统结构扫描评分与 LLM 评判质量的相关性仅 Spearman rho 0.14。

Epoch AI 报告估计华为 2026 年将生产约 150 万颗 Ascend 芯片，折合 88 万 H100e，不足 Nvidia 算力产出的 4%，芯片性能落后 Nvidia 三到四年，单芯片纸面差距明年扩至约 17.5 倍。

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。

Epoch AI 报告指出，Nvidia 等无厂芯片设计商在美国设计、在海外制造并销售的芯片，因货物不越境、IP 也无交易记录，其价值增值几乎完全未被计入美国 GDP。

LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参考实现达 271 output tokens/s，与 B300 的 383.7 tokens/s 性能差距缩小至 1.42×。

ABot-World-0是一个动作条件视频世界模型，能在单张NVIDIA RTX 5090 GPU上以720P分辨率、最高16 FPS、1.2秒动作到首帧延迟和约19 GiB峰值显存预算运行无限交互式世界生成。该模型采用统一的帧同步键盘动作接口，通过LongForcing分布匹配阶段解决长程自回归漂移问题，并集成轻量级VAE解码器、低比特DiT推理和局部上下文KV缓存等系统级优化。

NVIDIA 联合密歇根大学、UIUC、UC Berkeley 等提出 ASPIRE，一个持续学习机器人框架。它通过协调器-执行器架构、闭环执行引擎、技能库和进化搜索，编写并优化机器人控制程序。编程智能体使用 Claude Code（Claude Opus 4.6，1M token 上下文窗口）。在 LIBERO-Pro 上最高比最强基线提升 77 分；Robosuite 双手交接成功率从 20% 提升至 92%；BEHAVIOR-1K 收音机拾取任务从 56% 提升至 8…

DFlash 由 UC San Diego 团队提出，是一种用于投机解码的轻量块扩散草稿模型。它一次前向推理生成整块 token，再由目标模型并行验证，保证输出无损。相比 EAGLE-3，DFlash 实现最高 2.5 倍加速，在 Qwen3-8B 等多种模型上平均无损加速超过 6 倍（MATH-500 达 6.08×）。在 NVIDIA Blackwell 上（TensorRT-LLM），gpt-oss-120b 模型吞吐量提升最高 15 倍，约为 EAGLE-3 的 1…

NVIDIA GEAR实验室推出ENPIRE系统，首次实现物理世界自主研究。系统让8个Codex智能体控制8台机器人，配备GPU和token预算。安全方面采用硬运动极限切断和扭矩受限夹爪两层硬件保障，支持通宵无人运行。奖励函数通过视觉分类器离线固定并冻结，防止智能体作弊。实时监测机器人利用率（MRU）、token利用率（MTU）和GPU利用率，以Tokens-to-Success和Time-to-Success评估效率。ENPIRE自主完成扎带、整理细针、安装GPU等高精度…

Hugging Face 博客发布针对语音智能体处理代码切换语音的基准测试。数据集覆盖西班牙语-英语、法语-英语、加拿大法语-英语和德语-英语四对语言，基于人力资源与IT服务管理场景构建。采用词错误率、语义词错误率和答案错误率三项指标评估七种ASR系统，包括AssemblyAI Universal 3-Pro、Deepgram Nova 3 Multilang、ElevenLabs Scribe V2、Gemini 3 Flash、Mistral AI Voxtral Sm…