NVIDIA 发布 VERA：构建可验证环境实现智能体与 harness 协同进化

NVIDIA 论文提出 Agora，把研究智能体的结果、假设和验证记录为不可变的 Git commit，形成 append-only DAG，避免多个编码智能体重复实验并让彼此复用已验证结果。

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。

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。

Epoch AI 发布报告，指出美国 GDP 统计漏记 Nvidia 等 fabless 芯片设计商在海外制造销售的价值，导致去年美国 GDP 增长被低估约 0.3 个百分点。

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…