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。
#部署/工程
AWS Machine Learning Blog模型评分5858 AWS Machine Learning Blog精选模型评分6161 Worldwide Express 如何用 Amazon Bedrock 自动处理运费账单异常
Worldwide Express（隶属 ShipStation Global）与 AWS、LTM 合作，基于 Amazon Bedrock 构建多智能体方案并接入其运输管理系统 SpeedShip，自动处理零担货运的账单异常。
推荐理由：物流企业用三个分工智能体处理运费账单争议，并给出人工审批与准确率门槛的落地细节，可迁移到其他对账场景。
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。
NVIDIA Blog模型评分5252 NVIDIA 发布 Minerva 平台，为 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 工厂提供端到端可观测性
NVIDIA 发布 AIOps 平台 Minerva，把基础设施与 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 工作负载的遥测数据汇总，再用专用 AI 模型转成可执行的洞察。
Microsoft Research精选模型评分6565 微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的零知识虚拟机
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序，在 15 个基准程序上平均比现有最快的同类零知识虚拟机快 10 到 39 倍。
推荐理由：微软研究院把零知识证明的速度、通用性和后量子安全放在同一套系统里，读者可据此判断可验证计算离日常工程还有多远。
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。
Google DeepMind精选模型评分8383 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和科研人员开放，应用程序编程接口（API，Application Programming Interface） 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在代码重构、科研与安全测试中的具体数字，可据此判断前沿模型在长周期任务上的实际边界。
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4949 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
加州大学伯克利分校 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型（预测未来状态的模型）的梯度规划器，通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中加入随机性做探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸或消失、非贪心路径陷入局部最优等问题，使基于梯度的规划更稳健。
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。