NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增世界模型训练、评估与部署工具
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图，用于世界模型的训练、评估与部署。
推荐理由：原文给出数据工厂蓝图、训练框架与 NIM 部署的完整链路，读者可据此判断世界模型开发流程的模块化程度。
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怎么把模型跑得更快更省钱：推理加速、显存与成本、服务部署与基础设施选型。
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NVIDIA Blog精选AI 评分6969
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化式内核搜索框架，新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库自动适配 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，可看跨平台内核知识迁移的具体做法。