AWS 演示用 AgentCore runtime 会话端点实时预览编码智能体构建的网页应用
AWS 发布教程，演示如何用 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的会话端点（Session endpoints）在编码智能体修改文件时实时预览网页应用。
全部 AI 动态
AWS Machine Learning Blog模型评分5858
AWS Machine Learning Blog模型评分5757 Epsilon 如何用 Amazon Nova Act 构建意图驱动的 UI 测试
Epsilon 的智能体平台团队用 Amazon Nova Act 和 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool，把意图驱动的 UI 测试做成多租户平台服务，供各产品团队通过统一 应用程序编程接口（API，Application Programming Interface） 使用。
AWS Machine Learning Blog精选模型评分6060 用 Kiro 搭建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎
AWS 博客介绍如何用 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 集成开发环境（集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment））Kiro 搭建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎，把迁移拆成共享技能文件、发现扫描器和八阶段流程。
推荐理由：文章把 PHP 到 Java 的迁移拆成可复用的技能文件与八阶段流程，其中先建对照测试再写代码的顺序可以迁移到其他系统重写。
Microsoft Research精选模型评分6060 微软研究院发布 Flint-interactive，用高层语言让智能体生成可交互数据图表
微软研究院发布 Flint-interactive，一种在 Flint 之上创建交互式数据可视化的语言，让智能体生成用户可点击、筛选、缩放、高亮并跨图表联动的图表。
推荐理由：微软研究院把交互逻辑交给编译器处理，让智能体生成可点击、可联动的图表，减少反复调试的消耗。
GitHub Blog · AI & ML模型评分4949 GitHub 新密钥检测模型：用更少误报发现更多密钥
GitHub 为密钥扫描训练了专用分类器，采用正则筛选加 ModernBERT 上下文分类的两阶段流程，替代此前的 大语言模型（LLM，Large Language Model） 流水线。相比旧方案，用户告警接受率提升 11.5%，推送后扫描中位执行时间缩短 86%，服务成本降低 98% 以上。该效率使通用密钥检测得以扩展到推送保护，在代码推送前就返回结果。
GitHub Blog · AI & ML模型评分5353 GitHub Copilot 入门教程：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub 发布 Copilot 入门教程，介绍四种让 Copilot 了解代码库的方式：自定义指令、智能体技能、自定义智能体和模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）服务器。
GitHub Blog · AI & ML精选模型评分6161 GitHub 推出基于 ModernBERT 的密钥检测模型，扩展推送保护
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 合作微调的 ModernBERT 分类器，把推送保护扩展到无固定格式的密钥，可在两毫秒内评估一批候选密钥，并称可让可拦截的密钥数量翻倍以上。
推荐理由：GitHub 用九个季度的数据说明密钥泄露与代码量同步增长，并给出把防护成本从人工转移到模型推理的思路。
Microsoft Research精选模型评分7373 Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0，约 3500 行代码的智能体强化学习框架
Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，让部署时使用的智能体框架直接参与训练，无需在训练框架里重写智能体。
推荐理由：框架把部署用的智能体直接接入强化学习训练，并给出约 6000 条样本提升 14.6 个百分点的完整流程，可据此判断改造成本。
GitHub Blog · AI & ML精选模型评分7171 GitHub 发布 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 代码评审开放基准 ReviewBench
GitHub 发布 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 代码评审开放基准 ReviewBench，包含 219 个公开拉取请求、覆盖 19 种语言，并公开数据集、评分规则和评审模型。
推荐理由：GitHub 公开了基准数据集、评分规则和评审模型，读者可以据此复现评测，并了解离线结果与线上实验的对应关系。
GitHub Blog · AI & ML模型评分5353 GitHub Copilot 应用如何用 canvases 搭建自定义工作流
GitHub Copilot 应用介绍用 canvases（画布扩展）搭建自定义工作流的方法：在智能体会话中输入 /create-canvas 技能，用自然语言描述工作流、界面操作和智能体可执行的动作，智能体就会生成界面并在右侧面板打开，无需手写代码或调整布局。
Berkeley AI Research模型评分4646 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
伯克利 Sky Lab 团队为 K-Search 增加 MLX 后端，并开发结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让这一进化式内核搜索框架把已有 CUDA 内核当作知识库，自动改写为 Apple Silicon 上的高质量内核。
Berkeley AI Research模型评分5555 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在数千组件规模上识别大语言模型中的交互
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 两种算法，用于在大语言模型（LLM，Large Language Model）中识别驱动输出的关键交互，把交互发现规模从数十个组件扩展到数千个。