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NVIDIA 这次真的不讲武德，直接甩出一个开源的视频理解怪兽
Nemotron 3 Nano Omni，处理视频快得离谱：1 小时就能搞定 10 小时的视频内容，比播放速度还快 10 倍
核心靠的是 3D 卷积技术，不再逐帧傻扫，而是成块"吞噬"数据，效率直接拉满
以后这些场景真的爽：
全天监控里找"没戴安全帽且在争吵"的人
几百个素材里精准定位"有海浪声且拍到日落"的画面
听一段机器运转视频就能诊断电机异响
几分钟帮你搞定，连 Whisper 的钱都省了
不过要注意，这哥们是个典型的偏科生
技能点全加在了多模态理解和处理效率上，想拿它写代码或者搞高难度文本推理，表现可能还不如一些轻量级纯文本模型
结论：别把它当全能程序员，但在音视频分析、海量素材打标这些实战场景里，它绝对是开源界的神
搞 AI 视频、多模态的兄弟，这个必须试试
项目地址放评论区了👇
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美国国防部已与六家科技公司正式达成协议，包括OpenAI、Google、SpaceX、Microsoft、Nvidia以及初创公司Reflection AI，这些协议允许上述公司的AI模型和技术在机密环境中使用，标志着五角大楼大幅扩大对前沿AI工具的访问权限，用于支持军事行动和决策优势，果然还是把Anthropic给排除在外了。
此前，五角大楼因与Anthropic的合同纠纷，将其列为“供应链风险”导致Anthropic的Claude模型在国防工作中受限（此前主要通过Palantir的Maven平台用于数据挖掘）。这一“Anthropic风波”直接推动了上述新协议的达成。
Hegseth曾在国会作证时批评Anthropic创始人Dario Amodei为“意识形态疯子”，Anthropic目前正通过两起法律诉讼挑战这一禁令。
新协议细节包括：
1）OpenAI和SpaceX此前已有初步协议允许AI在“所有合法场景”中使用，此次完成协议后将更深入嵌入日常军事运营。
2）Nvidia协议聚焦其开源Nemotron模型，支持AI代理自主执行任务。
3）Reflection AI（由前Google DeepMind研究员创立，目前估值讨论中达250亿美元）同样涉及开源模型。
4）多数协议中，公司承诺AI工具不会用于大规模监控或自主武器；五角大楼则表示不会从事非法活动，并期待行业信任其负责任使用。
此外，Amazon正与五角大楼谈判类似协议；Microsoft凭借现有云基础设施和国防关系，也深度参与其中
官方称，这些协议加速了美军转型进程，旨在将美军打造为一支‘人工智能主导’的作战力量，并将增强美军在所有战争领域保持决策优势的能力。
AI已经是国家战略竞争的最核心最关键的环节了。
本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」
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Authropic跟五角大楼彻底闹翻，OpenAI试图补位，聊聊个人视角下这背后的逻辑。凌晨川普发文下令所有美国联邦政府机构立即停止使用Anthropic公司的的技术产品，并给予国防部等重度使用部门6个月过渡期逐步淘汰。紧接着五角大楼宣布将Anthropic列为国家安全供应链风险，相当于把这家美国公司放到类似外国高风险供应商的黑名单待遇：任何与美军有生意往来的承包商、供应商、合作伙伴立即禁止跟Anthropic开展任何商业活动。
1、核心起因
Anthropic与五角大楼签了价值约2亿美元的合同，Claude（特别是Claude Gov版本）是目前唯一获准在机密网络上运行的前沿大模型，主要用于情报分析、作战规划等。
但Anthropic坚持两条红线写入合同：
1）禁止用于对美国公民的大规模监控
2）禁止用于完全自主武器系统（即没有人类参与最终开火决策的杀伤链）
五角大楼要求修改为“任何合法用途”都可以用，等于把这两条红线拿掉。Anthropic CEO Dario Amodei公开表态“凭良心无法答应”，宁可丢合同也不妥协。然后在截止时间前1小时，川普先发飙宣布全面停用。
2、这次冲突的深层次逻辑
从个人角度并不只是单个商业公司跟政府机构在合作条款分歧，更是AI军用伦理冲突的白热化体现。这一冲突的核心在于私人AI公司试图通过合同条款维护伦理底线（如人类监督和隐私保护），而政府强调“所有合法用途”优先于任何道德约束。
这场冲突凸显国家安全需求凌驾于私人道德条款之上，这可能成为先例，导致未来AI合同中伦理限制（如对致命自主武器系统的“人类在回路”要求）被系统性移除。结果是AI在军用领域的“无限制”应用增多，增加误判风险（如AI模型不可靠导致的自主武器失控）
3、后续authropic会如何行动？以及其深远影响？
大概率会通过法律手段，去美国法院以违反《国防生产法》当然名义起诉川普政府及五角大楼。
Anthropic已表示将起诉，这场官司若败诉，将确立政府对AI供应商的强势控制权；
若胜诉，则可能强化公司谈判筹码，推动美国国会出台AI军用法规（如类似《国防生产法》的调整）。
长远看，这会影响AI对齐研究——如果军用模型被迫“去道德化”，可能放大系统风险，如模型行为不可预测或被滥用。
冲突本质上是“技术自治” vs “国家主权”的碰撞，长远可能重塑AI哲学——如果伦理让位于实用，AI将成为“工具化”战争的催化剂，增加全球不稳定（如AI辅助的网络战或情报滥用）。
反之，若引发更多公司效仿Anthropic，可能催生“伦理优先”的AI生态，类似于核不扩散的国际共识。
4、只是AI军用伦理冲突么？实则不然
早上财富杂志报道，Sam Altman 在周五的全员会上向员工通报了谈判进展，合同尚未签署。五角大楼接受了 OpenAI 提出的安全红线：不用于自主武器、不搞国内大规模监控、不做关键决策，而这些条件和 Anthropic 坚持的几乎一模一样。五角大楼把Authropic列为国家安全供应链风险。但换成 OpenAI 提同样的条件，国防部就欣然接受了。为何？
原因一：谈判姿态与灵活性不同
Anthropic坚持将红线写入合同作为法律强制性条款，拒绝“所有合法用途”的兜底语言，认为这等于开门让未来滥用Anthropic视此为“凭良心无法妥协”，直接硬刚最后通牒，导致谈判破裂。
OpenAI也坚持相同红线，但谈判更“务实灵活”：允许政府在合同中明确写入这些红线作为排除条款（exclusions），但同时强调OpenAI保留自己的“安全栈”控制权——包括技术防护、政策约束、人类监督层，以及模型拒绝任务时政府不得强制修改或绕过。同意部署限制在云环境，不进入边缘系统（如无人机、飞机等可能直接用于自主武器的硬件）。
Openai整体姿态是“合作前提下保留底线”，而非“底线高于一切合作”。
结果：国防部对OpenAI的方案表现出重大让步，Axios报道称“五角大楼已同意OpenAI的安全规则用于机密环境部署”，尽管合同尚未正式签署，但谈判已进入“潜在协议浮现”阶段。
而更深层原因：政治与关系因素
OpenAI及其高管（包括Altman、Brockman夫妇）向川普相关政治行动委员会捐款数千万美、也是共和党的大金主。
而Anthropic创hi人Dario是民主党赞助人，公开批评川普。这在川普眼里就是激进左翼的代表，所以川普发文提到打击激进左翼公司，捍卫军方权利等。
若OpenAI最终签成，这将强化配合型公司受益的先例：伦理红线可以有，但必须以政府能接受的方式呈现。反之，硬刚的公司可能被边缘化。同时公司以及创死人表现出来的政治站位也成了非常重要的考量。
5、后续会如何？
看authropic在这六个月过渡期内妥协程度，以及法律诉讼的进展。当然有可能整个法律诉讼过程周期会持续很长时间，六个月内很难见分晓。
如果authropic能学习openai妥协、更加灵活，还是有可能重新回归到国防体系的。毕竟Claude Gov是目前唯一能在Secret级机密网络上正式运行的前沿模型，突然要拔掉会造成能力缺口。国防部采用其他Ai大模型还要经过机密环境的适配，都需要时间。
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#BuildInPublic#
开源了一个 AI 模拟引擎 SGO (语义梯度优化引擎）
在 AI 世界迭代产品或者功能，目前最最缺少的就是现实世界现实用户的反馈；这些反馈意见序列实际上构成了产品的演化路径。
然而用户（真人）反馈周期较长，且不能覆盖所有的情景。当下，我们常常让 LLM "假装"某一类用户得到一个近似的反馈，但这种反馈都是一个一个的数据点，完全取决于事先规划好了的角色。
SGO 采用的思路是： 用和人口普查对齐的合成数据来模拟真人用户。NVIDIA 开源了多个主权数据集，比如对于美国，Nemotron-Personas-USA 数据集里有一百万个基于美国人口普查数据生成的合成人物。不是那种 LLM 随便编的"有着三十年经验的工程师"，而是有完整背景的人——伊利诺伊郊区的建筑工人、德州农村的手工艺人、纽约的单亲妈妈等等。他们有各自的爱好、习惯、关注点。这些人的年龄、学历、职业、收入分布都跟真实人口一致。
SGO 的采样， 模拟和梯度计算框架可以让你直接从这些人里拿到反馈，周期大约 30 秒，LLM API 花费大约 $0.10。
使用方法也很简单：把要优化的东西贴进去，比如产品描述、融资 pitch、一则爆款文章等等（有一个用户甚至把他的约会 profile 放进去优化）。总之什么都行。
SGO 会很科学的帮你自动选择优化目标和目标受众。确定好以后，从这 100 万个有机数据人群中科学采样 (stratified sampling)、分类聚类、逐一询问反馈(contrafactual inquiry)、对照目标，逐一构建所谓的"语义梯度" （相当于目标对于各个变量的 Jacobian 矩阵）， 以及最终的汇总反馈和迭代方向。
代码开源，目前部署在 HuggingFace Spaces 上可以直接试用。 你可以把 SGO 作为 Skill 单独使用，也可以把它放在一个内循环里，和 auto-research 联合使用。
HF Space:
希望 SGO 和 auto-resesarch 结合，帮助大家优化那些跨越数字世界和现实世界的许多场景。
PS： 现有的跑通的场景
* 简历优化
* 商业计划
* App UX 设计
* 广告牌设计
* LOGO
* 网页的版式和颜色
* 约会档案
* 一个甜点屋的名字
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英伟达老黄在GTC大会上都说了什么？
看了下演讲全文，感觉这次老黄不只是在卖芯片，而是在卖一个全新世界观：AI 不是工具，不是应用，而是人类下一个工业革命的能源+发动机。AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。梳理下要点：
1. 第一性原理：AI 的本质重新定义（别再当它是“聪明App”了）
老黄认为
1）AI 不是单一模型突破，也不是“会聊天”的玩具，而是像电力一样的核心基础设施。
2）每个公司都会用，每个国家都会建，不建就落后，就像19世纪不建电厂一样。
2）计算需求过去两年已增长“一百万倍”，且还在指数级加速。
老黄更是给了一个炸裂的前瞻指引，预计到2027年，仅英伟达这些旗舰芯片（Blackwell + Vera Rubin 系列）就能贡献至少1万亿美元营收。”（比之前市场预期的5000亿翻倍，时间拉长一年但金额更狠）
这已经不是简单的财报指引，是给全球CEO和国家元首的最后通牒：你们不投AI工厂，我们就帮别人建。
2. Token工厂：数据中心的新物种
老黄把数据中心彻底改名——不再是存数据的仓库，而是生产智能代币的工厂。CEO 现在要像管传统工厂一样管“代币产出率”和“单位代币成本”。英伟达通过全栈垂直整合，已经把单位代币成本做到全球最低。
这就是工业化拐点：AI 从实验室玩具 → 国家级重资产基础设施。
投资视角来看，这会让“AI基建”概念彻底主流化，能源、冷却、网络、光模块、液冷、变压器等全产业链都会被重估。别只盯着GPU，看“Token工厂”全链条。
3. Vera Rubin 平台：下一代AI工厂的完整蓝图
Rubin不是单颗芯片，是垂直整合的7大芯片 + 5个机架级系统 + 1个超级计算机*。
他的亮亮点在于：
1）Vera CPU（专为Agent优化）、全液冷、Groq确定性流式推理 + Dynamo解耦、吉瓦级工厂代币生成速度提升350倍。
2）大规模光电共封装（CPO）、硅光子，目标百万卡集群、低功耗低延迟。
老黄原话这么说：“Vera Rubin 不是芯片，而是一个巨型系统，从能源到端到端全优化。”
这其实在告诉对手和客户：英伟达已经把“AI发电厂”的参考设计做出来了，你们直接抄作业就行（当然得用我们的零件😎）
4. Agentic AI + OpenClaw：下一个十年的操作系统级革命
OpenClaw在这次GTC上被老黄定义为“AI时代的Linux”——开源、底层框架，让Agent自主调用工具、写代码、管理文件。
老黄宣布NewClaw企业版平台，现场“极简养虾”demo（一键让AI代理管复杂养殖流程），象征极简部署 + 自主执行。
老黄更是明确说，今天世界上每一家公司都必须制定OpenClaw策略。同时推Nemotron开放模型联盟（语言、视觉、机器人、生物、气候等全覆盖），开放生态才是王道。
这是在逼所有企业从SaaS转向AaaS（Agent as a Service），代理框架、工具链、隐私护栏相关公司会爆。开源+企业级双轮驱动，类似于当年Android的打法。
5. Physical AI + 机器人：从数字到物理的ChatGPT时刻
老黄认为物理AI迎来爆发：不再是屏幕里的智能，而是能真正作用于现实世界。他聊到Robotaxi Ready新增比亚迪、现代、吉利等，覆盖1800万辆/年 + Uber大规模部署。
现场迪士尼Olaf雪宝机器人直接登台，展示Omniverse数字孪生 + Newton物理引擎，从虚拟直接迁移到物理适应。
老黄说机器人会成为数万亿美元市场，而物理AI是下一个大爆炸的领域。当然我们自己也需要清楚，物理世界落地比数字难100倍，但一旦起飞，体量远超纯软件。关注端到端（感知-决策-执行）全链公司。
6. 更远的下一代 + 未来场景（Feynman + 太空）
1）预告Feynman架构：Rosa CPU、LP40 LPU（推理专用）、BlueField-5、CX10网络等。
2）太空数据中心：Vera Rubin Space-1轨道AI计算机，用Omniverse建“数字孪生”太空基建。
这一次老黄呼应了老马，英伟达不只是地球算力霸主，还想做太空AI基础设施。
老黄这次演讲核心就是
AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。英伟达提供从能源到芯片的全栈钥匙，这个市场到2027年带给英伟达至少万亿美元营收。
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