Nvidia 开源机器人视频标注引擎 Flora，标注成本约为 GPT-6 Astra 的 1/125

通义千问宣布 Qwen-Image-2.1 在 Arena 的 Image Edit Arena 和 Text-to-Image Arena 均为开源模型第一。引用内容显示其 Image Edit Arena 得分 1367，总榜第 16，距第 15 名 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅 3 分，官方邀请用户体验该模型。

SemiAnalysis 应 OpenAI 邀请在实验室实测其在 Hot Chips 公布的 Jalapeño 推理 ASIC，称其在 DeepSeek R1、Kimi K2.5、GPT-OSS 等模型上的 perf/W 超过所有可测的 Nvidia、AMD 和 Google 芯片，DeepSeek R1 在并发 1 下达每用户超 700 token/s。

Hugging Face 宣布 transformers vLLM 后端现与手写原生 vLLM 实现速度相当甚至更快。模型作者无需移植代码，即可自动利用 transformers 获得超快推理。测试使用 Qwen3-4B（单 GPU）、Qwen3-32B（张量并行）和 Qwen3-235B-A22B-FP8 MoE（数据+专家并行）三种配置，吞吐量均达到或超过原生。该后端通过 torch.fx 静态分析图、AST 重写代码实现动态层融合，支持张量/管道/专家并行及 torc…

Treble Technologies 与 Hugging Face 联合推出 FFASR（Far-Field ASR）排行榜，这是首个开源社区驱动的真实远场声学条件 ASR 评测基准。传统近场评测无法反映混响、背景噪声和麦克风距离带来的性能下降。FFASR 使用混合波模拟引擎生成声学数据，涵盖 14 种房间（20–470 m³）和三个信噪比级别（远场高 SNR >14 dB、中 SNR 8–12 dB、低 SNR <6 dB），加上近场干燥条件，共四类条件决定主排名。另有…

NVIDIA Research 发布 SpatialClaw，一个免训练的空间推理框架。它通过将代码作为动作接口，让智能体调用感知工具（Depth Anything 3、SAM 3）并自由组合输出，解决视觉语言模型在 3D 空间判断上的弱点。在 20 项基准测试中平均准确率达 59.9%，比近期智能体 SpaceTools 高 11.2 个百分点，比无工具基线高 6.5 点，比结构化工具调用高 3.2 点。框架无需重新训练，同一提示词和工具集可跨所有基准和骨干网络运行，支持…

Hugging Face 发布开源无代码工具 AI Sheets，用类似电子表格的界面通过 AI 模型构建、转换和丰富数据集，可本地部署或部署在 Hub 上，支持通过 Inference Providers 使用 Hub 上数千个开放模型，包括 OpenAI 的 gpt-oss。

Hugging Face 在 GTC Paris 上与 NVIDIA 合作发布 Training Cluster as a Service，让全球研究机构可以按训练时长申请 GPU 集群。

NVIDIA 与 Hugging Face 推出 SimReady Central Library，汇集 2,000 多个带碰撞几何、质量和摩擦等仿真属性的 OpenUSD 资产，免费无需审批，用于机器人训练环境和 AI 工厂数字孪生。

Eagle Corp 发布开源灵活草稿模型 EAGLE-4，可根据批大小、硬件和工作负载自适应调整投机解码策略，并保持目标模型的输出分布。实测搭配 Qwen3.8-27B 在 4× NVIDIA B300 上达到 961.6 tokens/s。Eagle 是服务 NVIDIA、Meta、Intel、AMD、Perplexity 等公司的 AI 推理平台。

Google 开源 TorchTPU，为 TPU 提供原生 PyTorch 后端，替代此前的 PyTorch/XLA 层。它按写入顺序逐个运行算子以便像 GPU 一样逐步调试，再切换 torch.compile 获得生产速度；训练 Qwen 3 8B 时最高用到 52% 的峰值 TPU 算力。原文还提到 Amazon 也提供原生 PyTorch 后端，让代码脱离 Nvidia GPU 运行。