2026.06.18
NEWS UPDATE
NVIDIA 發佈交易基礎模型構建方案：用 Transformer 賦能金融智能
每一次刷卡、轉賬和支付都在現代金融網路上編碼著人類行為模式交易資料是企業擁有的最豐富信號之一，然而大多數生產級用例仍依賴手工特徵工程和規則集——這些方案脆弱、維護成本高，且無法捕捉客戶歷史中的序列結構
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2026.06.18
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2026.06.17
NEWS UPDATENVIDIA DAQIRI 發佈：為高速資料採集開啓實時 AI 處理新範式
從大型科學設施到工業 CT 掃描儀，現代傳感器和資料採集系統的輸出速率持續攀升，傳統的"採集—儲存—分析"架構已無法應對高資料速率下的實時處理需求。
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2026.06.17
NEWS UPDATENVIDIA Halos 機器人安全系統：全棧功能安全方案助力 Physical AI
Physical AI——在工廠、倉庫、醫院和家庭中與人並肩自主工作的機器人——到來的速度遠超大多數人的預期。
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2026.06.16
NEWS UPDATENVIDIA 推出 DiffusionGemma 部署方案，加速實時 AI 文本生成落地
面向聊天助手、編程 Copilot 和智能體工作流等實時 AI 應用，文本生成速度往往直接決定交互體驗與服務成本。
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2026.06.16
NEWS UPDATENVIDIA Dynamo 全棧優化：為智能體推理實現 97% KV 緩存命中率
編程智能體正在大規模編寫生產代碼Stripe 的智能體每周生成 1300+ 個 PR，Ramp 30% 的合入 PR 由智能體完成。
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2026.06.15
NEWS UPDATENVIDIA Run:ai + NIM：智能調度實現 GPU 利用率翻倍
部署 LLM 的企業面臨推理工作負載多樣化的挑戰一個小型嵌入模型可能只需幾 GB 顯存，而 70B+ 參數的大模型則需要多塊 GPU這種差異往往導致 GPU 平均利用率低下、計算成本高昂且延遲不可預測
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