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NVIDIAは2026年7月17日(現地時間)、後学習（post-training）ワークロードにおいて「intelligence per dollar」を最大化する新プラットフォーム「NVIDIA Vera Rubin」を発表した。このプラットフォームは、エージェントAIにおけるモデルの継続的改善と適応を経済的に可能にする。現行のNVIDIA Blackwellプラットフォームに対し、GPU数を4分の1に削減しながら最大規模のモデルの学習を可能にする、とされている。
NVIDIAは2026年7月14日(現地時間)、NVIDIA Nemotron Labsブログシリーズにおいて、オープンモデル「NVIDIA Nemotron」が企業や国家に提供する、信頼性、制御性、およびカスタマイズ性の重要性を発表した。競争優位性は、モデルの選択よりも、既存モデルをいかに構築・活用するかにかかると指摘している。
NVIDIAは7月8日(現地時間)、大規模言語モデル「Nemotron 3 Ultra（ネモトロン スリー ウルトラ）」向けに、ラングチェーン (LangChain) が「Deep Agents（ディープエージェンツ）harness」を調整し、オープンモデルの中で最高精度を達成したと発表した。この成果により、Nemotron 3 Ultraは、主要なクローズドモデルと比較して推論コストを約10分の1に抑えながら、優れた性能を発揮する。企業はこれを活用し、高性能なAIエージェントを構築可能となる。
NVIDIAは7月6日(現地時間)、インターナショナル・カンファレンス・オン・マシンラーニング (ICML) 2026において、同社から74本の論文が採択されたことを発表した。今年のICMLでは、オープンなフロンティアモデルとオープンなAIインフラストラクチャが現代AI科学の基盤となっていることが明らかになった。
NVIDIAは2026年6月23日(現地時間)、企業や開発者が専門特化型AIエージェントを構築するためのオープンかつモジュール式の基盤となる「NVIDIA Agent Toolkit」を発表した。同ツールキットは、モデル、ツール、スキル、セキュアランタイムで構成され、企業が既存のワークフローに適合する、より安全で高速、低コストなデジタルAI同僚をカスタマイズ、専門化、制御、信頼できるように設計されている。
NVIDIAは2026年6月17日(現地時間)、フランスにおけるAIインフラの構築とエコシステムの発展に同社の技術が貢献していると発表した。フランスは昨年、NVIDIA GTC Paris at VivaTechにて、新たなAI工場、国家的なコンピューティング能力、オープンなフロンティアモデル、産業プラットフォームを含む国内AI推進計画を提示し、現在そのAIインフラが稼働を開始している。
セバスチャン・ラシュカ氏は6月6日(現地時間)、2026年1月から5月に発表された大規模言語モデル（LLM）関連の注目論文を厳選したリスト『LLM Research Papers: The 2026 List (January to May)』を公開した。これはラシュカ氏自身が今後の記事やプロジェクトで参照するためにブックマークした論文で構成され、推論モデル、強化学習、効率的な推論に重点が置かれている。さらに、エージェントシステム、ツール利用、長文脈処理、拡散言語モデル、実用的な提供インフラに関する論文も多数含まれる。
NVIDIAは2026年5月31日(現地時間)、ComputexにおけるJensen Huang氏の基調講演で、同社史上最大のNemotron 3モデル「Nemotron 3 Ultra」を発表した。5500億の総パラメータ（550億アクティブ）を持ち、米国製オープンウェイトモデルの中で最高の知能指数と高速な推論性能を実現した。
NVIDIAは2026年5月31日(現地時間)、透明性、効率性、専門性を持つAIエージェントの開発を可能にするオープンモデル、データ、ライブラリの「NVIDIA Nemotron 3」ファミリーを発表した。このモデル群はNano、Super、Ultraの3サイズで提供され、ハイブリッド潜在混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用している。