Circle K 如何用 Amazon Bedrock 把 DevOps 故障排查缩短到 15 分钟内
Circle K 用 Amazon Bedrock 搭建自动化故障排查系统，把平均排查时间从 45–60 分钟降到 15 分钟以内，按团队内部指标计算降幅为 67–75%。
推荐理由：原文给出从 Bedrock Flows 迁移到 AgentCore 的完整架构与四条踩坑经验，可迁移到同类告警排查场景。
#部署/工程
AWS Machine Learning Blog精选模型评分6060 AWS Machine Learning Blog模型评分5858 AWS 用 Nova 多模态嵌入与 Bedrock AgentCore 搭建零件替换评估多智能体助手
AWS 发布教程，演示如何用 Amazon Nova Multimodal Embeddings 和 Amazon Bedrock AgentCore 搭建多智能体工程助手，自动汇总航天零件替换所需的证据材料。
AWS Machine Learning Blog模型评分5959 在 Amazon SageMaker 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 上用知识蒸馏构建高效智能体
AWS 团队在 Amazon SageMaker 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 上演示用序列级知识蒸馏（SeqKD，Sequence-Level Knowledge Distillation）把购物智能体从 GLM-5.3 教师蒸馏到 Qwen3.5-4B 学生模型。
AWS Machine Learning Blog模型评分4848 用 Crawl4AI 为 Amazon Bedrock Knowledge Bases 准备网页内容
针对需要精细控制网页内容的场景，可在 Amazon Bedrock Knowledge Bases 的托管网页爬虫之外，用开源 Python 爬虫 Crawl4AI 做预处理：只提取指定页面区域、去除导航等模板内容，并为每页生成 Markdown 和元数据文件写入 Amazon S3，再由知识库的 S3 数据源摄取。该方案适合批量导入已知网站，不适用于推理时的实时网页访问。
AWS Machine Learning Blog精选模型评分6464 AWS 发布 Amazon Bedrock 成本管理五步操作手册
AWS 官方博客给出管理 Amazon Bedrock 成本的五步操作模型，依次是归因、观测、限额、优化和复盘。归因环节利用 IAM 主体标签和 CUR 2.0 把每笔推理费用落到具体用户、团队和应用，并针对共享网关角色给出按用户会话标签的解法。观测环节通过模型调用日志和请求元数据回答哪个工作负载消耗了 token，限额环节则按风险选择仅告警、IAM 拒绝或网关同步拦截三档。
推荐理由：文章把 Amazon Bedrock 的成本治理拆成归因、观测、限额、优化、复盘五步，并给出可直接照做的配置与查询示例。
AWS Machine Learning Blog模型评分5858 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。
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4747 在 AWS GovCloud (US) 中为 ChatGPT 桌面应用配置 Amazon Bedrock
ChatGPT 桌面应用现已在 AWS GovCloud (US) 的 Amazon Bedrock 上可用，通过 Work 和 Codex 两个组件访问 OpenAI 前沿模型。
NVIDIA Blog模型评分5151 Breakthrough Listen 与 SETI 研究所将智能体 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 引入外星信号搜寻
Breakthrough Listen 和 SETI 研究所把智能体 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 引入日常的外星智慧搜寻，在加州北部的艾伦望远镜阵列上，智能体可凭一句自然语言请求操控望远镜、校正数据并运行 AI 模型。
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。
AWS Machine Learning Blog模型评分5252 AWS Batch 如何用配额管理为 SageMaker 训练任务跨团队借调资源
AWS 官方博客介绍 AWS Batch 面向 Amazon SageMaker Training 任务的配额管理（quota management）能力，管理员可按团队或项目划分配额份额，并用 RESERVE、LEND、LEND_AND_BORROW 三种资源共享策略处理空闲算力。
NVIDIA Blog模型评分3838 NVIDIA 展示开发者如何用前沿 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 智能体在 Omniverse 中构建仿真应用
NVIDIA 展示了开发者用 GPT-6 Astra 等前沿 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 模型配合 Omniverse 库构建仿真应用的多个项目，包括从现场扫描重建可编辑建筑模型、搭建燃气轮机数字孪生做假设分析、组装 SimReady 资产场景、仓库仿真压力测试和柔性线缆布线机器人控制测试。
NVIDIA Blog精选模型评分6969 NVIDIA RTX Spark 笔记本新增 Nemotron 3.5 Transcribe 语音模型与智能体资源管理
NVIDIA 为 RTX Spark Windows 笔记本带来一批更新，包括开放权重的语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe、NVIDIA App 中的 图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit） 资源分配控制，以及 LFM3 系列模型的本地支持。
推荐理由：原文把本地语音模型、图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit） 资源分配和游戏渲染放进同一台笔记本，读者可据此判断本地 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 工作流的边界。
OpenAI News模型评分5050 OpenAI 与 ServiceNow 扩大企业工作流合作
OpenAI 与 ServiceNow 扩大合作，把 OpenAI 模型和智能体接入 ServiceNow，同时让 ServiceNow 工作流进入 ChatGPT 和 Codex。双方希望借此打通企业工作流的模型调用与流程执行。
NVIDIA Blog模型评分5858 哈萨克斯坦扩大人工智能（AI，Artificial Intelligence）算力，Firebird获4.5万块NVIDIA Grace Blackwell 图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）出口许可
哈萨克斯坦人工智能（AI，Artificial Intelligence）生态从基础设施规划转向部署，Firebird与哈萨克斯坦政府签署投资协议，获得美国出口许可。
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。
NVIDIA Blog模型评分2121 《使命召唤：现代战争4》首发登陆 GeForce NOW，RTX 5080 级云性能支持光追
《使命召唤：现代战争4》首发当日上线 GeForce NOW，Ultimate 会员可在云端以 GeForce RTX 5080 级性能体验支持光线追踪的战役。
GitHub Blog · AI & ML模型评分5959 三位 Java Champion 分享用 GitHub Copilot 提效的实践
GitHub 博客采访三位有十余年 Java 经验的 Java Champion，介绍他们在生产项目和开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。
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7777 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人物理推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，一款面向机器人的通用物理推理模型，在测试 3D 环境物理与空间问题理解的 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 ERQA 87% 与真机成功率 56% 到 75% 的对照，可判断物理推理模型在机器人全流程中的位置。
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5959 Berkeley 观点：智能体时代的数据系统该为谁设计、由谁运行、由谁生成
加州大学伯克利分校 EECS 副教授 Aditya G. Parameswaran 等人发文提出，随着推理成本快速下降，数据系统面临三类新问题：为智能体设计的数据系统、支撑智能体集群运行的数据系统，以及由智能体自行生成的数据系统。
Berkeley AI Research模型评分4545 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队综述了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解任务、开多少并行线程以及如何协调。现有方法多由外部固定并行结构，而不同问题需要不同并行程度，自适应控制被视为高效推理扩展的下一步。
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。