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NVIDIA Factory Operations Blueprint（FOX）已在 GitHub 開放早期訪問，開發者可據此建置常駐工廠管理智慧體，協調機器作業，並派生視覺檢測、根因分析、報告生成等專用智慧體。這些智慧體可接入 Cosmos、Nemotron 開放模型，並通過上下文學習用文件與樣例完成適配，無需微調。西門子已把它接入 Intelligence Center X，預計節省 20% 成本，並在埃爾朗根工廠將檢測流程校準時間縮短 40%。
NVIDIA 擴充其開放模型家族，新增 Nemotron 3.5 Super VL 與 Nemotron 3.5 Bolt 兩款語言模型，並同時覆蓋機器人、生物與量子計算。Nemotron 系列支援文字與影像，用於建置 agent；本次還推出 Nemotron Retriever 嵌入、重排與文件解析模型，面向結構化業務資料的 Kumo 系列，Cosmos 3.5 世界模型，以及車載即時推理模型 Alpamayo 2 Edge。
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試：用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景，在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按語言指令即時改造街景，並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
由普林斯頓大學、多倫多大學、NVIDIA 與智元等機構提出的世界模型評測平台 WorldOracle 於 10 月 16 日向開發者開放，以真實操作記錄檢驗模型對動作後果的預測。首批七種模型暴露兩類問題：機械臂路徑跟得準但物體位置偏差大，IRASim 機械臂得分 78.8、物體僅 29.1，Cosmos 3 為 89.4 與 45.4；
NVIDIA 宣布歐洲多地城市正用其加速計算、Cosmos 與 Nemotron 開源模型搭建物理 AI 智慧體和數字孿生，用於城市運維與公共服務。法國 Côte-d'Or 省與 Akila、ThinkDeep 合建主權數字孿生運維智慧體，覆蓋 500 多棟公共建築，把文件檢索從數週縮短到數分鐘、運營總成本降低 10%，規模化目標 30%。義大利米蘭地區由 Galene.AI 與戴爾部署本地 AI 工廠，先在 Cinisello Balsamo 落地並計劃擴充套件至另外四個市鎮；
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試，用 AI 代理自動設計極端場景，在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本，可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。