本期五条 2026 年 8 月 11 日公开原话,沿着 Agent 的执行层展开:先是持续运行的目标,再是高频执行的模型、按步骤路由、按客户重训,最后落到法律 Agent 的合作方报告。卡片中文均为直译;卡面英文长句使用摘录标记,完整原文保留在正文。
01|Agent 不只是被调用
Lightning strikes for continuous and long-run agents!Nemotron 3.5 Lightning is smart, fast, efficient and open.
Jensen Huang 转发 NVIDIA AI 的产品介绍,把 Nemotron 3.5 Lightning 放进「continuous and long-run agents」的语境。这里是 NVIDIA 创始人兼 CEO 对产品定位的判断,不是独立性能评测。原帖发布于 2026 年 8 月 11 日 22:29(频道时区),并引用了 NVIDIA AI 的模型介绍。12
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02|先让执行跑得快
Introducing NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning⚡An open 30B MoE model with 3B active parameters, built for always-on agents to complete high-volume, specialized tasks faster.It delivers up to 4x the output speed of similar-sized models.
NVIDIA AI 官方账号给出这款模型的执行层规格:30B MoE、3B active parameters,以及最高 4x 的输出速度。这里的速度是发布方给出的产品指标,不替代独立基准。原帖发布于 2026 年 8 月 11 日 21:00(频道时区)。2
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03|每一步,不必都用同一个模型
Today, NVIDIA announced NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning, a customizable model for high-volume, specialized work, and NVIDIA NeMo Switchyard, which helps agents route each workflow step across the models they choose. ⚡
NVIDIA 官方账号把 NeMo Switchyard 描述为工作流路由器:不同步骤可以交给所选择的不同模型。它说明的是产品设计方向,不是对路由效果的独立评测。原帖发布于 2026 年 8 月 11 日 21:41(频道时区)。3
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04|智能,开始按客户计量
Continual learning is a bet that the retraining loop will get cheaper over time. With larger models, you can maybe run this loop once every few weeks. But with smaller models, you can run it nightly, per customer. And it keeps recursing: a model per company, then a model per client that company serves, then per matter. We’re getting closer to intelligence cheap enough to meter.
Trajectory 把持续学习描述为一种经济性押注:模型越小,重训回路越可能高频运行,并递归到公司、客户和具体事项。这里保留的是 Trajectory 的路线判断,不把愿景写成已经被普遍验证的事实。原帖发布于 2026 年 8 月 11 日 21:12(频道时区)。4
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05|定制训练,先把成本压下来
We post-trained @NVIDIAAI Nemotron 3.5 Lightning on Legal Agent Bench with @trajectorylabs.Here's what we found:
Post-training improved agent performance from 0% to 8.3% on held-out LAB tasks, beating both Opus 4.6 and the much larger post-trained Nemotron 3 Ultra. Performance improved across nine practice areas with no regressions. Post-training reduced average model output from 90k to 37k tokens, increasing the model's reward-per-token by 2.4x.
Harvey 分享其与 NVIDIA、Trajectory 的合作结果:Nemotron 3.5 Lightning 在 Legal Agent Bench 留出任务上的后训练表现,以及输出长度与 reward-per-token 的变化。这是合作方报告的结果,比较对象和测试条件以原帖为准;它不是独立完成的第三方评测。原帖发布于 2026 年 8 月 11 日 21:18(频道时区)。5
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References
- 1Jensen Huang 的 X 原帖
x.com
- 2NVIDIA AI 的模型介绍
x.com
- 3NVIDIA 的 X 原帖
x.com
- 4Trajectory 的 X 原帖
x.com
- 5Harvey 的 X 原帖
x.com


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