Nvidia + Hugging Face 联手：开源机器人迎来「Android 时刻」— GR00T 1.7 进入 LeRobot
一句话结论：Nvidia 和 Hugging Face 将开源 humanoid 基础模型 GR00T 1.7 和 Teleop 数据采集框架整合进 LeRobot，连接 300 万机器人开发者与 1600 万 AI 开发者——这是开源机器人生态的「Android 时刻」。
宣布了什么？
7 月 7 日，Nvidia 和 Hugging Face 宣布将 Nvidia 的核心物理 AI 技术栈整合进 Hugging Face 开源的 LeRobot 机器人库。具体包括：
Isaac GR00T 1.7：首个开源且可商用的 humanoid（人形机器人）基础模型，现已直接可用
Isaac Teleop：数据采集框架，用于收集机器人操作数据
Cosmos...
美国政府AI采购脱钩闭源：Palantir + Nvidia 的主权AI新模式
7月1日Palantir CEO Alex Karp透露美国政府客户正从闭源AI转向Nvidia Nemotron开源模型。6月29日Palantir+Nvidia合作推出主权AI引擎，在气隙隔离机密环境中运行。数据主权、供应链安全、可审计性——政府的三大硬性要求，只有开源权重模型能做到。
逐字输出过时了？Google × NVIDIA 开源 DiffusionGemma，一次蹦出 256 个 Token
逐字输出过时了？Google × NVIDIA 开源 DiffusionGemma，一次蹦出 256 个 Token
你可能没想过一个问题：为什么 AI 写文章是一个字一个字出来的？不是你手机慢。是所有大语言模型天生就是「自回归」的——先写第一个字，基于第一个字写第二个字，以此类推。但 6 月 10 日，Google 和 NVIDIA 联合发布的 DiffusionGemma，把这个逻辑倒了过来。
不是写出来的，是「扩散」出来的
传统 LLM 逐 token 生成，而 DiffusionGemma 从随机噪声开始，逐步「去噪」，同时生成 256 个 token，多轮迭代优化——像 Midjourney 生成图片一样。在 NVIDIA H100 上达到 1000 token/秒吞吐量，RTX 5090 超过 700 token/秒。传统模型 200-300 token/秒——快了...
NVIDIA N1/N1X Computex 2026 登场：ARM 芯片宣告 AI PC 时代到来
NVIDIA Computex 2026 发生了什么？2026年6月1日上午11点（台北时间），NVIDIA CEO Jensen Huang在Computex主题演讲中正式发布了首款ARM架构笔记本芯片N1和N1X。这不只是一次芯片发布——它标志着NVIDIA正式进入Windows on ARM PC市场，直接挑战Qualcomm Snapdragon X Elite和Apple M系列。N1X旗舰芯片配备20核ARM CPU、6144 CUDA核心和Blackwell GPU架构。N1定位面向创意专业人士。两款芯片都内置AI加速引擎，支持本地运行大语言模型。ASUS已确认ProArt系列将搭载N1芯片。Microsoft Surface负责人Pavan Davuluri暗示"为开发者准备了新东西"。Dell XPS出现在Computex展示材料中。最详细的信息来自Lenovo：Legion 7配245W电源适配器，IdeaPad Slim 5和Yoga Pro 7多型号确认。这意味着从轻薄本到游戏本全产品线覆盖。N1X芯片的技术规格有多强？N1X采用20核ARM v9架构CPU，配合6144 CUDA核心的Blackwell GPU。与竞品对比：Qualcomm Snapdragon X Elite为12核Oryon CPU，Apple M4 Pro为14核CPU+20核GPU。N1X在GPU规模上遥遥领先，这也是NVIDIA的传统优势。245W电源适配器配置（Lenovo Legion 7）表明N1X定位在高性能游戏和创作本市场。相比之下Apple M4 Max的整机功耗约60W。NVIDIA走的是一条高性能路线，而非极致能效。N1X支持本地运行70亿参数级LLM，AI算力约45 TOPS。这对开发者意味着可以在本地完成代码辅助、文档生成等AI任务，无需云端调用。NVIDIA ACE数字人技术栈同时GA意味着什么？NVIDIA同时宣布ACE（Avatar...