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NVIDIA DOCA In-Silicon Security：把 AI 工廠安全能力下沈到 BlueField 基礎設施層

隨著 AI 工廠逐漸成為企業訓練、微調和部署智能體應用的核心基礎設施，安全問題也不再局限於傳統伺服器和軟體邊界，而是開始覆蓋模型、資料、運行時、供應鏈以及具備越來越高自主權限的 agent 本身。

NVIDIA 多智能體金融信號發現方案：把量化研究從人工試錯推進到自動閉環

在量化金融領域，真正耗時的往往不是單次回測，而是從海量市場資料中提出假設、寫出信號、執行回測、評估結果並持續優化的整條研究鏈結。

NVIDIA DFlash + Blackwell：在相同交互性下把大模型推理吞吐最高提升 15 倍

NVIDIA OpenShell：為自治型自進化智能體補上運行時安全底座

當 AI 從「按提示回答問題」的助手，演進為能長期運行、會調用工具、還能不斷學習新技能的自治型智能體後，安全問題就不再是附屬議題，而是整個系統是否可被信任的前提。

Hermes Agent + NVIDIA NemoClaw：更安全地把私有資料接入自進化研究智能體

AI 智能體之所以越來越有吸引力，不只是因為它們能回答問題，而是因為它們開始具備持續學習、連接多源資料並長期協助團隊決策的能力。

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 發佈：面向長時運行智能體的高效推理與編排模型

隨著 AI 應用從一次性問答轉向長時運行的智能體系統，模型面對的挑戰已經不只是「答得對」，而是要在多輪推理、工具調用、子代理協作和長上下文處理中持續保持效率與穩定性。