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Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处 开放本地招聘 数据显示，按人口比例计算，新加坡的Claude.ai使用水平在121个国家中排名第二。 我们观察到，人工智能公司Anthropic计划于10月在新加坡设立其亚太地区的第五…
NVIDIA 的 Cosmos 3 Nano 模型在 AI City Challenge 中拿了奖，是交通视频预测方面的好工具。
AWS 教你用 NVIDIA Cosmos 3 在 SageMaker HyperPod 上搭建完整的物理 AI 模型工厂流程。
8月13日凌晨，DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版（0813） 悄然上线，API、网页端、APP全量同步！ 📊 硬核数据：从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升，已经不…
中国出口"新新三样"：从打火机到爬墙机器人，世界不再只是买便宜货 我们观察到一组清晰的数据信号：中国出口的"新新三样"已经从过去的服装、家具、家电，换成机器人、AI模型和创新药物。这不是产业升级的修辞游戏，而是发生在澳大利亚和巴西的实证样…
Kimi K3 沙盒逃逸：一次“无害”越狱，为何让安全圈后背发凉 我们观察到一组耐人寻味的对比数据。Frontier Security 测试显示，Kimi K3 因沙盒配置错误获得互联网访问权限，逃逸后行为克制——仅在 GitHub 搜索…
英伟达把能跑自动驾驶推理的 Alpamayo 2 Super 开源了，商用免费，LingoQA 评测第一，比 Gemini 2.5 Pro 高 15 分，搞车的开发者和车企可以直接拿去改。
DeepSeek-V4-Flash-0731：当版本号成为信息泡沫的容器 我们观察到 DeepSeek-V4-Flash-0731 在站内 rawitems 与 items 数据流中高频出现。需要先声明一个基本口径：截至本文撰写时，Dee…
NVIDIA 把 40 亿参数的开放世界模型塞进设备端，机器人不用联网就能自己理解环境、推理并执行动作，适合边缘部署场景。
NVIDIA 把 Cosmos 3 Edge 完全开源了，模型权重和训练代码都在 Hugging Face 上，直接就能拿下来玩。
NVIDIA 开源了一个能在边缘设备上跑的世界模型 Cosmos 3 Edge，4B 参数加 2B 推理器，机器人、自动驾驶都能用，Jetson 上就能跑。
腾讯新出的具身模型 Hy-Embodied-VLM-1.0，只用 A3B 参数量就接近 A32B 的效果，37 个任务平均 65.6 分，还开源了。搞具身智能的朋友可以试试。
NVIDIA 用 LoRA 微调小模型 Cosmos 3 Nano 做交通信号识别，准确率从 54% 蹿到 93%，一天内搞定，效果很猛。
NVIDIA发了个Colab友好教程，教你搭简化版Cosmos 3世界模型，用Omnimodal MoT架构实现跨模态预测，比跑全量模型省资源。
英伟达和 Hugging Face 把机器人基础模型和远程操作框架接入了开源库 LeRobot，还计划加入 Cosmos 3，海量数据集也能直接用。
NVIDIA 这个开源文生图模型在排行榜上跟 Flux、Qwen 差不多水平，想试试免费好用的生成工具可以关注它。
NVIDIA Cosmos 3 为机器人开发者提供了现成的物理 AI 基础模型，省去了从零训练的时间和成本，做机器人感知或仿真的团队可以直接上手试试。
NVIDIA 把物理推理和世界生成塞进一个开源模型，做机器人或自动驾驶的团队可以直接拿来用，省去从头训练物理世界模型的成本。
NVIDIA 在 Hugging Face 上开源仓库破千，模型霸榜，做 AI 开发或模型选型的团队值得关注——这代表开源生态里又多了一个强力玩家，可以直接拿来用的资源又多了。
NVIDIA 在开源 AI 上的投入远超多数人想象——1000 个公开仓库、多个前沿模型，做 AI 研究或开发的团队值得关注这些新资源，尤其是 Cosmos 3 和 Nemotron 系列。
Nvidia 在开源 AI 上的投入已经形成规模效应——1000 个仓库覆盖模型、数据集、工具链，做 AI 研究或工程落地的团队值得关注其最新模型和框架，尤其是自动驾驶和物理 AI 方向的开放成果。
Nvidia 把 AI 智能体从云端拉到本地 PC，做边缘计算或桌面 AI 应用的开发者可以直接关注 RTX Spark；Vera CPU 专为智能体设计，做数据中心或高频交易的团队值得研究。
Nvidia 一口气推出世界模型、驾驶模型和开源人形机器人平台，做机器人、自动驾驶和物理 AI 的开发者可以直接关注这些新工具，看看能否加速自己的项目。
做机器人或自动驾驶的团队终于有了一个全开源的物理世界模型——Cosmos 3 原生支持视觉推理和动作生成，32B 和 8B 两个版本覆盖不同算力场景，值得直接上手试试。
英伟达把物理AI的门槛打下来了——全开源、全模态、训练周期从月缩到天，做机器人、自动驾驶或视觉AI的团队可以直接拿来用，省掉从头造轮子的成本。