AI 编程实时动态与要闻

韩国总统李在明 11 月 2 日在国会发表 2027 年预算施政演说：总预算 820.9 万亿韩元（+12.8%），其中半导体、物理 AI、AI 数据中心三大项目及 AI 投入合计 21.3 万亿韩元（约 160 亿美元），比 2026 年的 10.8 万亿几乎翻倍。企划财政部官方预算文件显示，4.7 万亿韩元用于打造「全球顶级性能」的国家独立 AI 模型，包括采购 1 万张 Vera Rubin GPU。预算仍需国会通过。

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在 GTC Berlin 开幕主题演讲中，NVIDIA 官方集中发布了横跨多个专业垂直领域的全新开源模型矩阵。核心亮点包括：支持长文本视觉推理的 Nemotron 3.5 Super VL 与即开即用的 Bolt 系列语言模型；专为高精度 RAG 打造的 Nemotron Retriever 嵌入、重排与文档解析全套套件；面向实体工业的 Cosmos 物理世界模型；面向自动驾驶的 Alpamayo 2 Edge；以及与华盛顿大学 Baker 实验室联合开发的蛋白质生成大模型 BioNeMo RFD4-Proteina。官方实测显示，RFD4-Proteina 在 10 项以上蛋白质设计基准中斩获全球第一，在 200 个氨基酸的靶点设计上比 RFdiffusion3 提速惊人的 13 倍。

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vLLM 官方项目组正式宣布将 PhysisServe 的核心推理加速架构整合至 vLLM-Omni 多模态全能推理引擎中。针对物理世界 AI、视频扩散生成与具身大模型在长程去噪阶段面临的高显存占用与高延迟痛点，PhysisServe 创新性提出去噪步与 Transformer 跨块流水线并行（Block Pipelining）、时间分片批处理与虚拟秩联合调度。在 200 张 GPU 集群上对 MiniMax H3 33B 展开实测，实现每 4.1 毫秒输出一个 Chunk（折合千帧/秒渲染），Wan2.2 5B 单卡单请求延迟从 173 毫秒降至 98 毫秒。

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德国 NEURA Robotics 于 2026-10-14 发布物理 AI 基础模型 Neuron AI。它采用 Perception-Language-Action（PLA）架构，把 3D 视觉、触觉与力矩、音频、机器人本体状态和语言对齐到同一空间并加入记忆，在机器人本地推理，覆盖五种 NEURA 机器人形态。官方未公布量化基准；客户可在 Neuraverse 平台微调并向机队下发技能，10 月 20–22 日将在 NVIDIA GTC Berlin 现场演示 11 分钟全自主洗衣流程。

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