在 AWS Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3 的三种方法
AWS Machine Learning Blog 演示了在单台 trn2.48xlarge（16 颗 Trainium2 加速器、64 个逻辑 NeuronCore）上用 torchtitan 训练 Qwen3 的三种配置。
全部 AI 动态
AWS Machine Learning BlogAI 评分4747 AWS Machine Learning BlogAI 评分2020 U.S. Hunger 如何用 Amazon QuickSight 连接领导者与数据
非营利组织 U.S. Hunger 通过 Amazon QuickSight 打通组织数据，让 CEO Rick Whitted 无需反复找技术团队取数即可直接探索数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 与 NVIDIA 教你用 Isaac Lab 训练 Microduck 行走并部署到真机
Hugging Face Blog 发布教程，介绍如何用 Isaac Lab 与 Newton 训练开源双足机器人 Microduck 的行走策略，导出 ONNX 后部署到真机。
推荐理由：教程给出从仿真训练到真机部署的完整命令与接口约束，读者可照此复现双足机器人行走策略的迁移流程。
Hugging Face BlogAI 评分4949 Profiling TorchNeuron（一）：在 AWS Trainium 上做系统级性能分析
Hugging Face 发布 TorchNeuron 系列教程第一篇，讲解如何在 AWS Trainium 上用 torch.profiler 和 NeuronConfig 对推理做系统级性能分析。
Hugging Face BlogAI 评分4949 Profiling TorchNeuron（一）：在 AWS Trainium 上做系统级性能分析
Hugging Face 发布 TorchNeuron 系列教程第一篇，讲解如何在 AWS Trainium 上用 torch.profiler 和 NeuronConfig 对推理做系统级性能分析。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 用数千个 AI 智能体在生物数据中挖掘新研究线索
OpenAI、PerturbAI 与 Scripps Research 联合使用分布式 AI 智能体，从数百万个脑细胞的数据中挖掘出有前景的研究线索。该方法通过数千个 AI 智能体并行处理大规模生物数据，为科研人员提供新的发现路径。
Latent SpaceAI 评分6262 Dan McAteer 实测 Claude Mods：把 Claude Code 的 harness 反转为面向人的注意力接口
Dan McAteer 分享了数周使用 Claude Mods 定制 Claude Code 的经验：Mods 是运行在 Claude Code 内的 TypeScript/JavaScript 插件，可响应 prompt、工具调用等事件，Anthropic 已内置 6 个（如 You Should Know）。
Simon WillisonAI 评分6969 Simon Willison 用 Claude Code 迭代 12 版做出音频联机 RTS 游戏 Battle Drones
Simon Willison 发布了他 vibe coded 的 Command & Conquer 风格 RTS 游戏 Battle Drones，经 12 次大迭代、321 次由 Claude Code 等编码 agent 完成的 commit，支持手机与桌面游玩，并可通过音频在两台近距离设备间同步游戏状态实现联机。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 在 AWS 上用 Smartsheet MCP Server 为 AI 智能体接入工作管理上下文
Smartsheet 推出正式可用的 MCP Server，让 AI 助手通过标准化协议读写和管理 Smartsheet 数据，覆盖 40 多个用于探索、创建和管理 sheets、rows、columns 及 automations 的工具，支持用自然语言更新任务状态、创建行和修改项目结构。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4545 Smartsheet MCP Server 正式可用：在 AWS 上为 AI 智能体接入工作流上下文
Smartsheet 推出正式可用的 Model Context Protocol (MCP) Server，通过标准化协议让 AI 助手读取、写入和管理 Smartsheet 数据，覆盖 40 多个用于探索、创建和管理 sheets、rows、columns 与 automations 的工具。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4949 Octave 如何在 Amazon Bedrock 上构建安全的多租户 AI 基础
Octave Reliance 用 Amazon Bedrock 搭起三层多租户 AI 基础，用 Cohere Embed v4 嵌入 20 亿份文档并落地 Complaint Triage Assistant，单个用例部署时间缩短 50%。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 GPT-OSS-20B 多语言推理微调教程：SFT 与 GRPO 在 SageMaker HyperPod 上的对照
AWS 博客演示了在 Amazon SageMaker HyperPod 上用 SFT 和 GRPO 微调 GPT-OSS-20B，使其按指令用目标语言进行推理。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4646 用 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建对话式供应链智能
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 结合，让供应链管理者用自然语言对话即可跨 ERP、监控、采购、邮件等系统获取可执行答案，将原本 45–60 分钟、跨五个系统的手动查询压缩为几分钟内的三次对话。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 Eon 如何用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 构建多云调查平台
Eon 用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 替代了分散的凭据和本地 MCP 进程，为开发者与自主 SRE agent 提供跨 AWS、GCP、Azure 三朵云的统一调查工具访问。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4646 用 X.509 PKI 保障 AWS 上 AI 智能体身份安全
AWS 与 Keyfactor 联合推出参考架构，用 Keyfactor EJBCA 结合 AWS 服务为 AI 智能体建立 X.509 PKI 加密身份，弥补 MCP 缺乏内置认证标准的缺口。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5252 AWS Agent Registry 实现智能体运行时工具发现教程
AWS 官方博客介绍如何用 AWS Agent Registry 在运行时发现工具，替代把所有工具硬编码进编排器的做法，走 Discover → Instantiate → Execute 循环。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5757 Amazon Bedrock 通过跨区域推理向加拿大区域开放 OpenAI GPT-5.6、GPT-6 与 GPT-6.1
Amazon Bedrock 现可通过跨区域推理（CRIS）从 Canada (Central) ca-central-1 和 Canada West (Calgary) ca-west-1 区域调用 OpenAI GPT-5.6（Sol、Terra、Luna）、GPT-6（Astra、Sol、Luna）和 GPT-6.1 Sol，推理在北美处理。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4343 3 位 Java Champion 分享用 GitHub Copilot 提升生产力的实践
3 位拥有 10 年以上经验的 Java Champion 分享了在生产与开源项目中使用 GitHub Copilot 的实践，其中 Vlad Mihalcea 借助 Copilot 将原本需数周开发的 Hypersistence Optimizer 事件历史 Web 应用缩短到两天完成。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4545 在 AWS 上用 AtScale 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建面向智能体 AI 的语义层
AWS Machine Learning Blog 系列第三篇演示了如何用 AtScale 作为语义层，在 AWS 上为智能体 AI 构建 Customer 360 场景。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4545 用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上构建 agentic AI 语义层
AWS Machine Learning Blog 系列第三篇演示如何用 Strategy Mosaic 作为语义层，在 Amazon Redshift 和 Amazon Aurora 两个数据源上建模 Customer 360。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 在 AWS 上用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 Agentic AI 语义层
AWS Machine Learning Blog 演示了如何用 Denodo Platform 作为语义层，在 Amazon Bedrock AgentCore 上托管 Agentic AI 智能体，联邦 Amazon Aurora、Amazon Redshift 与本地 PostgreSQL 数据源，形成单一 customer 360 视图。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4545 GitHub Copilot 如何在 VS Code 中继续 app 会话
GitHub Copilot 支持把 app 会话直接在 VS Code 中打开，保留原有对话、代码改动与 worktree 上下文，无需重建任务。
TechCrunch · AIAI 评分5858 人们用 Claude Code 把智能电视改回 dumb TV 去除广告
开发者和 vibe coders 近期分享用 AI 清理智能电视的方案，去除赞助广告、加快启动器、重设计主屏并关闭追踪功能，代表项目有 dumbtv 和 cleanyourtv。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5555 vLLM 双向 KV 传输改善多轮智能体工作负载的 TTFT
AWS 博客介绍在 vLLM 中通过双向 KV cache 传输让 prefill 节点跨轮次复用 decode 节点保留的 KV，减少多轮对话中重复的 prefill 计算。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5656 vLLM 推出基于推送的 NIXL KV 传输连接器以降低 TTFT 和 TPOT
AWS 与 vLLM 社区推出基于推送（push）的 NIXL KV 传输连接器，将 prefill 后的传输协调与设置移出关键路径，降低 TTFT 和 TPOT。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4747 Deepgram 如何借助 AWS Trainium2 优化语音 AI 规模化推理
Deepgram 将 Nova-3 语音转文字模型移植到 AWS Trainium2，用于离线批量工作负载，在单台 Amazon EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本，每美元处理的音频量比原有计算方案多 11–70%。
Simon WillisonAI 评分4343 Simon Willison 用 Claude Code 构建 LaTeX renderer 工具
Simon Willison 让 Claude Code（Opus 5.5 Extra）构建了一个名为 LaTeX renderer 的网页工具，可将 LaTeX 源码渲染为 MathJax 公式或 faster-latex 排版的文档，并在编辑器旁提供实时预览。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 AWS 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建九阶段智能体评估框架
AWS SMGS Operations 团队分享了基于 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 的九阶段评估框架，覆盖从首次提交到生产响应的完整智能体生命周期，用于保障面向 AWS 全球现场销售的多智能体系统质量。
推荐理由：原文用真实生产故障和九阶段框架展示了如何把智能体质量从一次性验收变成贯穿生命周期的持续机制，可迁移性强。
The Verge · AIAI 评分7474 Nvidia RTX Spark 笔记本一周实测：游戏、续航与本地 AI 表现
The Verge 三位作者用搭载 Nvidia RTX Spark N1X 芯片（20 CPU 核心、6,144 CUDA 核心）的五台笔记本（Asus ProArt P16、HP OmniBook Ultra、Lenovo Yoga 9n、Surface Laptop Ultra 等）测试一周，价格从 $3,199.99 到 $6,999.99。
Simon WillisonAI 评分4747 sparqlite：用 Rust 在 SQLite 内实现 SPARQL 1.1
Claude Code for web 在 Ultracode 模式下运行 12 小时以上，用 Rust 写出了 sparqlite——一个把 RDF quads 存进普通 SQLite 表、在 SQLite 进程内原生执行 SPARQL 1.1 查询与更新的可加载扩展。
Simon WillisonAI 评分2929 Chirp Pong：用麦克风 chirp 实现双手机对战的 Pong 游戏实验
Simon Willison 用 Claude Opus 5.5 Extra in Claude Code 生成了一个静态 HTML 双人 Pong 游戏实验，两台手机通过麦克风发送的 chirp 音频传输游戏状态，实测可行。游戏在经典 Pong 基础上加入了图形和玩法变化，让对战更有趣、更交织。
Simon WillisonAI 评分4242 用 Claude Opus 5.5 Max 生成 "Tree Appreciator" 游戏
Simon Willison 用 Claude iPhone app 的聊天模式让 Claude Opus 5.5 Max 生成了一款 three.js 游戏 "Tree Appreciator"，机制是欣赏两棵算法生成树之间的差异。Claude 运行 3 小时 7 分钟后返回了带音乐、动画和成就的找不同游戏。作者发现提示中写 "make sure it is fun" 效果出奇地好。
The Verge · AIAI 评分5757 The Verge 评测 Twin Health 数字孪生代谢管理 100 天体验
The Verge 高级评测人 Victoria Song 分享了她使用 Twin Health 数字孪生项目 100 天的体验：该服务通过 Dexcom G7 CGM、智能体重秤、智能血压计、Apple Watch 及抽血化验等数据构建 AI 代谢模型，以红橙绿颜色预测食物对血糖的影响。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建自我改进的文档处理系统
AWS 介绍如何用 Amazon Bedrock AgentCore 搭建一套智能文档处理（IDP）系统，由 8 个专用 Agent 协作完成文档分类、抽取、校验与自我学习，通常 20 分钟内即可部署。
OpenAI NewsAI 评分3535 Third Moment Research 如何用 GPT-6 Astra 等模型运行 10,000 个持续 36+ 小时的 AI 智能体
Third Moment Research 基于 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Codex 以及用于网络安全的 Daybreak，构建出能持续专注数日、并在使用中不断改进的 AI 智能体，可同时运行 10,000 个智能体并持续 36 小时以上。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3737 Tamnoon 如何用 Amazon Bedrock 构建 AI 驱动的云安全修复
Tamnoon 基于 Amazon Bedrock 构建了 agentic 云安全修复编排器 Tami，自主调查来自 CNAPP 和云原生来源的发现并生成修复方案，90 天内将关键云暴露减少超过 90% 且零生产事故。Tami 由调查、安全评分、修复、代码生成四个专用 agent 组成，通过单一 API 调用不同基础模型，安全评分将修复分为 SAFE、RISKY 或 AWAITING DATA。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4343 用 Amazon Bedrock AgentCore 自动生成演示文稿
一套基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 AI agent 方案可在 90 秒内自动生成 PowerPoint 演示文稿。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Amazon SageMaker JumpStart 部署与评估模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供预训练模型目录，可用 SageMaker Python SDK 部署模型、运行轻量可重复的性能测试并删除端点，实测单请求延迟 9.07 秒、约 153 词输出、16.9 words/second。
Latent SpaceAI 评分6161 Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈世界动作模型与机器人长时自主
Latent Space 播客邀请 Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma，讲解其世界动作模型 Dyna-2 与新推出的实体机器人智能体 Dyna-2.1。
Simon WillisonAI 评分2626 用 Python 3.15 profiling.sampling 分析 web-edit：火焰图与源码热力图
Simon Willison 用 Python 3.15 内置的 `profiling.sampling` 对未修改的 web-edit 应用做采样分析，`preserve_endings` 占 15,296 个 CPU 栈的 64.8%，`SequenceMatcher.find_longest_match` 贡献 38.3% 的叶子样本。