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Spatial-IQ, 인간 82.1% 대 모델 17.7%로 드러난 공간추론 병목
NVIDIA Research의 Spatial-IQ는 3D 물체 세기를 9개 하위 과제로 쪼개 모델의 실패 지점을 분리한다. 인간 정확도 82.1%에 비해 최고 범용 멀티모달 모델은 17.7%였고, Qwen2.5-VL-32B는 훈련 후 2.9%에서 62.6%로 올랐다.
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Inkling-Small NVFP4, Hugging Face에 오른 공개 가중치 멀티모달 모델
NVIDIA AI가 Thinking Machines의 Inkling-Small NVFP4 체크포인트를 공개적으로 가리키며 오픈 가중치 멀티모달 모델 경쟁에 새 선택지가 추가됐다. Hugging Face 메타데이터는 Apache-2.0, MoE, 이미지·오디오 입력 태그와 25,000회 이상 다운로드를 보여준다.
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AI
SSI 컴퓨트 10배 확대, NVIDIA Vera Rubin이 Sutskever 연구에 투입
Safe Superintelligence가 NVIDIA 투자와 Vera Rubin 시스템 접근권으로 컴퓨트를 한 자릿수 배가 아니라 10배 수준으로 늘린다. 제품 없는 비밀 연구소가 최고급 GPU 공급망의 핵심 고객으로 올라선 셈이다.
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AI
AI 방어 도구 공개로 방향 튼 NVIDIA, OSAA에 Microsoft·Cloudflare 합류
NVIDIA가 Microsoft, Cloudflare, Hugging Face, Palantir 등과 Open Secure AI Alliance를 띄웠다. 핵심은 AI agent 보안을 닫힌 모델 접근권이 아니라 공개 모델, harness, 평가 도구로 방어하겠다는 주장이다.
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Nemotron 3 Ultra, RTL 코딩 9개 범주 평균 97.1% 통과율로 열린 모델 경쟁 압박
반도체 설계 자동화에서 열린 모델의 실전성이 더 구체적인 수치로 제시됐다. NVIDIA는 Nemotron 3 Ultra가 CVDP 9개 RTL 범주에서 평균 97.1% 통과율과 반복당 6,629 토큰을 기록했다고 전했다.
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NVIDIA의 NOOA 공개, SWE-bench 82.2%와 CyberGym 86.8%가 가리키는 새 에이전트 기준
에이전트 성능 경쟁이 모델 크기만의 문제가 아니라는 점이 숫자로 드러났다. NVIDIA는 NOOA가 SWE-bench Verified 82.2%, CyberGym L1 86.8%를 기록했다고 밝혔다.
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Nemotron 3 Nano, 5달러 미만 RL로 수학 정확도 22%에서 91%까지 상승
소형 오픈 모델도 짧은 RL 루프로 특정 과제 성능을 크게 끌어올릴 수 있다는 신호다. NVIDIA는 Nemotron 3 Nano가 5달러 미만 실험에서 22%에서 91%로 올랐다고 전했다.
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NVIDIA ModelExpress, DeepSeek-V4 Pro 기동 시간을 8분에서 1분대로 단축
대형 모델 서빙의 병목이 가중치 이동으로 좁혀졌다. NVIDIA는 ModelExpress로 DeepSeek-V4 Pro 시작 시간을 8분에서 1분 44초 수준으로 줄였다고 밝혔다.
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Blackwell Ultra, DeepSeek-V3 학습서 GPU당 1,648 TFLOPs
AI 인프라 경쟁은 모델 크기만큼 학습 처리량 숫자로 움직인다. NVIDIA는 Blackwell Ultra가 DeepSeek-V3 671B 사전학습에서 GPU당 1,648 TFLOPs를 기록해 이전 세대 대비 약 3배 성능을 냈다고 밝혔다.
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과학
BMS, Vera Rubin 8랙으로 전 연구자용 drug discovery AI 공장 구축
Bristol Myers Squibb가 8대 DGX Vera Rubin NVL72 기반 두 번째 DGX SuperPOD를 도입해 전 세계 연구자가 쓰는 단일 AI 환경을 만든다. 기존 AI cluster에서 target identification 시간을 몇 주 줄인 뒤, drug discovery 전 과정으로 compute를 확대하는 결정이다.
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AI
Cosmos 3 Edge, 4B world model로 edge physical AI 정조준
로봇과 영상 검증을 클라우드 밖으로 밀어내는 숫자가 나왔다. NVIDIA는 SIGGRAPH에서 4B Cosmos 3 Edge, Synthetic Video Detector NIM, DGX Station용 Nemotron 3 Ultra 스택을 한꺼번에 공개하며 physical AI의 배포 지점을 edge와 로컬 워크스테이션으로 좁혔다.
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Nemotron 3 Embed, LMEB에서 8B 1위·1B 2위로 장기 기억 검색 경쟁 가속
NVIDIA의 Nemotron 3 Embed가 LMEB에서 8B 모델 1위, 1B 모델 2위를 기록하며 에이전트 기억 검색 경쟁을 넓혔다. Hugging Face 글에 따르면 8B는 LMEB 64.4, 1B BF16은 61.5를 기록해 장기 대화 검색 성능을 전면에 세웠다.
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