Hugging Face 支持通过 Google Cloud 账户付费
Hugging Face 现已支持将组织账户关联至 Google Cloud,通过 Google Cloud Marketplace 结算,Hugging Face 用量并入现有 Google Cloud 账单,无需新增供应商和企业信用卡。
Hugging Face 现已支持将组织账户关联至 Google Cloud,通过 Google Cloud Marketplace 结算,Hugging Face 用量并入现有 Google Cloud 账单,无需新增供应商和企业信用卡。
AWS 发布教程,介绍如何用 Amazon Bedrock 调用日志搭建集中式可观测数据湖,把各关联账号的调用日志经 CloudWatch 订阅过滤转发到中心账号,再由 Lambda 清洗、Amazon Data Firehose 转成 Parquet 写入 S3,最终用 Athena 统一查询。
TCS 为 BFSI 客户构建了基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 Agentic Test Orchestrator,将需求转化为可执行、受治理的测试。
NVIDIA 在 KubeCon + CloudNativeCon 宣布将开源的智能体安全运行时 NVIDIA OpenShell 贡献给 CNCF(成为 CNCF Sandbox 项目)。
推荐理由:原文给出三个新组件的定位和实测数字,读者可据此评估它们对 Kubernetes 上 GPU 基础设施部署与推理扩容的实际改善。
Hugging Face 介绍决策模型(decision model)概念及其在生态中的落地:模型接收 state 与 questions,直接返回带概率的结构化决策而不生成文本,接口包含 choice、score、noul 三种原语,并给出 confidence 计算方式。
推荐理由:原文梳理了决策模型的接口设计与三种原语,并说明 Transformers 和 llama.cpp 如何通过同一 API 提供服务。
AWS Machine Learning Blog 讲解了 AWS Quick 中 agents、skills 与数据的协作方式:agent 位于中心,按指令加载所需 skills、通过 connectors 行动,并以 spaces、knowledge bases、datasets、dashboards 为依据作答。
OpenAI 介绍 Control Room,一个在其研究基础设施上追踪模型工作负载、并在出现安全或安全顾虑时快速停止这些工作负载的中枢系统。该系统覆盖 OpenAI 的研究基础设施,可对模型工作负载进行集中追踪与紧急停止。
AWS 宣布 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 提供,可在 SageMaker Studio 或用 SageMaker Python SDK 几步部署。
AWS 宣布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 现已在 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS 上可用,通过 US Geo CRIS 和 Global CRIS inference profiles 提供。
推荐理由:原文同时给出模型能力定位、数据保留策略与迁移路径,读者可据此评估在 Amazon Bedrock 上接入新模型的实际门槛。
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 通过 AgenticRetrieveStream 新增 single-shot RAG 和 retrieval-only 两种请求模式。
AWS Quick 启动首个品牌营销活动,在美国和英国的流媒体电视、在线视频、社交媒体及商业出版物上投放,面向全球数百万知识工作者推广其面向工作的 AI workspace。
CrossnoKaye 介绍其 ATLAS 自动化平台与 AURA 智能体系统如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 在 100 多个工业设施、13,000 个受控资产上落地物理 AI。
AWS Machine Learning Blog 介绍 Pluggable Agentic AI Framework,一个面向多智能体应用的七层可组合参考架构,旨在帮助团队把智能体应用从原型推向生产规模。
Hugging Face Blog 发布 HOPE(Higher-Order Pruning of Experts),一种考虑专家间成对交互的 MoE 二阶专家剪枝方法。
NVIDIA 发布针对韩国主流开源模型的 Dynamo 优化部署配方,涵盖 SK Telecom 的 A.X K2、LG AI Research 的 K-EXAONE 2.0、Upstage 的 Solar Open 2 和 Motif Technologies 的 Motif-3。
NVIDIA 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)扩大主权 AI 合作,覆盖 AI 芯片、数据中心基础设施、人才、初创企业、模型、智能体与安全。合作为韩国 NPU 和 XPU 厂商参与 NVIDIA NVLink Fusion 生态铺路,并通过 AI for All 计划与 3 个联合体及 4 家韩国基础模型厂商合作,用 NVIDIA Dynamo 优化扩展 AI 推理。
NVIDIA 正与韩国产业合作,将加速计算、AI 与仿真应用于半导体制造、机器人和自动驾驶等领域,推动 Physical AI 从开发走向实际生产。
AWS Machine Learning Blog 发布系列首文,介绍 AWS Quick 中智能体工作的原语分类体系,将智能体工作拆解为 When、What、Who、How 四个问题,归纳出 trigger、agent、capabilities 三类原语。
Amazon SageMaker Inference 现支持基于 NVIDIA MIG 的 GPU 分区,可将一张物理 GPU 切成多个硬件隔离的分区,让一个端点容纳多于 GPU 数量的模型,并可选择较新型号 GPU 的一部分而非整卡。
推荐理由:原文给出分区配置方法与实测对比数据,读者可据此判断如何为自己的负载选择合适分区规格。
AWS 发布教程,介绍如何把本地运行在 Amazon Bedrock 上的 Claude Code 扩展为 Amazon Bedrock AgentCore 上的远程编码智能体,配套开源示例 sample-remote-coding-agent。
Taxbit 介绍其嵌入产品仪表盘的 AI 助手 Taxbit Assist 如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建,该助手自 2026 年 5 月起在美国和欧盟生产运行,超过 55% 提问用户会在 24 小时内再次提问。
Greenlight Financial 基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建了名为 Luna 的自主安全运营中心(SOC)方案,每月处理 3,000-4,000 起安全与风险案例,自主解决率超过 90%,常规案例中位分诊时间从人工的 15-30 分钟缩短到数秒。
AWS 发布教程第一部分,讲解如何在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上构建一个通过 Okta Cross App Access(XAA)代表已登录用户行事的任务智能体。
AWS 官方教程第二部分,把 Part 1 的单智能体授权拓扑扩展到多智能体多工具场景:Amazon Bedrock AgentCore Gateway 成为统一入口。
AWS 团队为 Amazon 北美分拣中心(NASC)规划团队构建了运行在 Amazon ECS Fargate 上的无服务器 MCP server,作为 AI agent 与企业数据湖之间的集中式、agent 无关网关。
NVIDIA 介绍其开源 Aerial、Sionna 等 5G/6G 工具一年来的应用进展,全球开发者采用量增长 10x,下载量超 100 万次,8,000 多家研究和学术机构在使用。
AWS 宣布 Web Answer 在 Amazon Bedrock AgentCore 正式可用(GA),agent 构建者只需一次工具调用即可获得带来源引用的合成答案,无需自行搭建搜索、检索、合成与引用管线。
NVIDIA 宣布 Vera CPU 同时提供快速的 Agent 性能和高每瓦容量,让服务商用单一 CPU 覆盖各类 Agent 工作负载,无需混搭快与密集的 x86 部件。
推荐理由:原文用多家伙伴的实测数据说明 Vera 在速度与每瓦容量上的表现,便于评估其对 AI 工厂选型的影响。
Amazon Marketplace 团队介绍了用 Amazon SageMaker AI 评估 A+ Content 内容质量的端到端方案:把完整商品详情页渲染成单张快照交给 VLM 按四个维度(Visual Storytelling、Feature Presentation、A+ Layout、Conversion Optimization)打分。
NVIDIA 提出全栈协同设计(full-stack codesign),通过 GPU、CPU、网络、存储与软件的协同优化,在 Blackwell Ultra 到 Vera Rubin 平台上 HBM 容量每 GPU 仅提升约 3% 的情况下,将 SemiAnalysis AgentX 上的 agentic 吞吐量每美元成本提升最高达 30x。
Mistral AI 宣布扩展其企业 AI 平台 Mistral Studio,新增托管智能体(managed agents)、应用、工作流能力,以及 enterprise context、agent observability 和 evaluations 等功能,配合 Mistral Large 4(Le Chonk)模型使用。
推荐理由:原文给出托管智能体、工作流与应用的具体能力和部署选项,可据此评估企业如何在保留数据控制的前提下落地智能体。
Hugging Face 发布可在本地设备运行的文本转语音模型 Phonon,无需服务器和网络,两周内下载量超过 200,000 次。模型提供约 65 MB 和 75 MB 两个尺寸,支持英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语五种语言及 100 多个内置声音;Phonon 31m 仅支持英语并采用 Apache 2.0 许可,Phonon 40m 覆盖五种语言但限非商业使用。
推荐理由:原文交代了小模型兼顾音质与体积的技术路线、许可证差异和排行榜成绩,可帮助判断端侧语音方案的可用性。
AWS 博客讲解如何在 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 中通过 code-based evaluator 接入决策模型,示例接入 TypeSafe 的托管决策模型 Jev 和开源的 2B 参数模型 Strands Decider 2B。
U Mobile 与 AWS 及合作伙伴 Axrail 基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建了 AiDaH 智能体运维平台,一年内覆盖 6 个业务部门、150 多个运维场景,内部测量显示关键类别工单量最多下降 84.5%。
Indegene 在 AWS 上的 NEXT Unified Data Platform(NEXT UDP)中构建了 LLM 驱动的 Data Quality Agent,可生成上下文感知的数据质量规则、校验规则并产出可直接运行的 SQL 和 Python 代码,且在集中式 human-in-the-loop 治理下运行。
AWS Machine Learning Blog 发布教程第二篇,讲解生产级 AI 智能体的四层上下文工程方法,并以开源多智能体数据分析方案 Deep Insight(基于 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock AgentCore)作为参考实现展示代码。
推荐理由:以开源参考实现逐层给出可直接照抄的代码与配置,把四层上下文工程从概念落到具体实现。
AWS Quick 推出 Smart Approvals 功能,在既有权限控制内自动审查符合条件的操作:由独立的 classifier 模型将每个拟执行操作与用户请求及对话上下文比对,符合条件则自动批准,否则返回用户复核,且不额外授予权限、不移除必须的人工审批。
OpenAI 宣布 Daybreak Red 现已在 AWS GovCloud (US-East) 上线,经 Amazon Bedrock 向获批客户提供 GPT-5.6 Cyber,用于授权的网络安全工作。
Amazon Bedrock 新增 Kimi K3 的印度境内推理,通过推理配置 in.moonshotai.kimi-k3 将处理限定在 Mumbai 和 Hyderabad Region,满足数据驻留要求;全球配置为 global.moonshotai.kimi-k3。
AWS Machine Learning Blog 发布教程,介绍 Cartesia 如何用 State Space Models(SSM)与 AWS 基础设施实现 sub-100ms 的文本到语音和语音到文本:Sonic 首个音频字节约 90ms、支持 44 种以上语言和 10 秒样本声音克隆,Ink 提供原生轮次检测与流式转写。