Amazon Quick Sight layer maps 支持用 GeoJSON 绘制点和路线
Amazon Quick Sight layer maps 新增 Point 和 LineString 两种 GeoJSON 几何类型，可在地图上绘制具体地点（如门店）和路线（如航班、配送路径），此前仅支持 Polygon 形状图层。
#教程/实践
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 AWS CDK 编排 SageMaker AI 端点自动扩缩容
AWS 提出用可复用的 CDK construct 配合 CloudFormation 自定义资源，在端点更新前后自动完成自动扩缩容的注销与注册，实现端点配置和扩缩容参数的单次部署。
Latent SpaceAI 评分4444 [AINews] Black October：AI 加速的漏洞披露潮压垮防御方
过去约 48 小时内，AI 加速的漏洞披露与数据泄露集中爆发，涵盖 PHP2Shell 未授权 RCE、GitLab CVSS 10 漏洞、LiteLLM 1.107.0 密码窃取器、eMudhra CA 私钥被 Claude 单次提示词破解等事件，月度 CVE 数量据报从约 4k 升至约 15k。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 微软与 Hugging Face 开源 ThinkingBox-Training：用数据库终态检查作为 RL 奖励后训练智能体
微软与 Hugging Face 联合发布并开源 ThinkingBox-Training（microsoft/thinkingbox-training），把 ThinkingBox-Bench 中对数据库终态的可执行检查复用为 RL 训练奖励。
推荐理由：原文给出了把数据库终态检查复用为 RL 奖励的完整训练流程与开源实现，读者可据此迁移方法到自己的智能体任务集。
MIT Technology Review · AIAI 评分3131 如何设计经得起考验的 AI serving harness
企业 AI 竞争优势正从"选哪个模型"转向"围绕模型构建什么"，核心是 serving harness——包括架构、内存管理、调度和优化在内的工程系统。文章建议从工作负载而非模型出发设计架构，先测量再优化（如 KV cache 随并发和上下文长度增长导致 GPU 显存瓶颈），并构建可随模型和硬件演进而灵活调整的架构，而非围绕当前 benchmark 一次性重建平台。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4949 在 Amazon SageMaker AI 上用 Kokoro TTS 为 AI 智能体流式输出低延迟语音
通过在 Amazon SageMaker AI 实时端点上托管 Kokoro-82M（82M 参数）TTS 模型，AI 智能体每生成一句话就立即流式送入合成，让语音在完整回复生成前就开始播放，从而消除等待空隙。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4141 在 HIPAA 合规环境中部署 AI：Amazon Quick 实践指南
Amazon Quick 是 AWS 的 HIPAA-eligible 服务，可在 web、desktop 和 mobile 客户端中处理 PHI（受保护健康信息）。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 IskayPet 如何用 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 统一企业知识
IskayPet 基于 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建企业知识助手，覆盖西班牙、葡萄牙、法国三国、四种语言的员工问答，无需自管向量数据库、embedding 管道等 RAG 基础设施。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5252 Rescale 借助 Strands Agents 与 AI-DLC 构建 AI 测试分诊智能体
AWS 博客介绍 Rescale 如何用 AI-DLC 方法论和 Strands SDK 在 Amazon EKS 上构建测试分诊智能体，自动分类并路由夜间端到端测试失败。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 Amazon SageMaker AI 上 TTS 自动扩缩容目标的实测方法
AWS 博客介绍在 Amazon SageMaker AI 实时端点上部署 Kokoro-82M（82M 参数 TTS 模型）自定义容器，用两个实测值替代猜测的自动扩缩容目标：Q_max（单实例在 SLO 内可承载的最大并发）和 T_total（扩容端到端耗时），并据此推导扩缩容阈值与冷却时间。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 AWS 解析 Deep Insight 多智能体系统的五大生产挑战与解法
AWS Solutions Architecture 团队开源了生产级多智能体系统 Deep Insight，本文作为三篇系列的第一篇，梳理其解决的五大生产挑战及对应技术栈。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3939 用 AWS PrivateLink 保障 Amazon Quick 从企业内网的私有访问
这篇 AWS Machine Learning Blog 教程演示如何用 AWS PrivateLink 将本地数据源私有接入 Amazon Quick，让流量不经过公网。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 AWS 教程：用 Strands Agents 构建自适应智能体框架 AAIF
AWS 发布教程，展示如何用 Strands Agents 构建自适应智能体框架（AAIF），将常规请求交给本地 SLM（通过 Ollama 运行 llama3.2:1b 和 llama3.2-vision）处理，复杂请求经 Amazon Bedrock 路由到云端大模型，以降低成本并保持低延迟。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4747 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。
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。