Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和开源智能体编排框架 Strands Agents 构建了多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，缩短 78%。该系统还把手动生命周期操作从 10 多个步骤压缩为 1 次交互，并将冗余告警中位数减少 65%，由三人团队在六个月内交付。
#部署/工程
AWS Machine Learning BlogAI 评分3333 TechCrunch · AIAI 评分6262 微软发布搭载 Nvidia RTX Spark 芯片的 AI PC 与新版 Windows 11
微软在旧金山 Tech Week 活动上公布 Surface Laptop Ultra 的规格与价格，两个基础型号分别 2600 美元和 3700 美元起，选配更高内存和存储后最高 5900 美元，微软称最高配机型已售罄。
TechCrunch · AIAI 评分1010 TechCrunch Disrupt 2026：Ambrosia Energy 与 Bloom Energy 高管谈 AI 基础设施热潮的机会
TechCrunch Disrupt 2026 的 Smart Systems Stage 将举办一场题为“Where the AI Infrastructure Boom Is Creating Winners”的对话，由 Ambrosia Energy CEO Ben Longmier 与 Bloom Energy 数据中心解决方案高级副总裁 Bill Thayer 主讲。
TechCrunch · AIAI 评分6060 Goodfire 推出 inside-out 监控器，拦截失控 AI 智能体
Goodfire 发布一类新型 AI 监控器，通过读取模型内部激活信号而非重读输出，来发现失控的 AI 智能体，目前已向 Baseten 客户开放。在 Kimi K3 测试中，监控约 100 万次交互成本约 185 美元，而用较便宜的 AI 模型逐步检查需 5420 美元，顶级模型则约 20 万美元。
Simon WillisonAI 评分1212 Simon Willison 的 ttok 0.4 发布，新增 --list-models 命令
Simon Willison 的 token 计数 CLI 工具 ttok 发布 0.4 版，修复了 Click 警告、更新了 CI，并新增 --list-models 命令用于列出可用模型。该工具基于 OpenAI 开源的 tiktoken 库，可通过 uvx 直接运行，例如 cat file.txt | uvx ttok 即可统计 token 数。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 BlockRun 与 Incarna 如何用 Amazon Bedrock AgentCore payments 实现按次推理付费
AWS 介绍 Amazon Bedrock AgentCore payments 已正式可用，为 AI 智能体提供按需付费的托管能力，由基础设施层而非模型执行支出限额。
TechCrunch · AIAI 评分7272 Google 在 Gemini 中引入智能体能力，先从企业客户开始
Google 在 Google Cloud 活动上宣布为 Gemini 引入统一智能体，可回答问题并代为完成任务，初期面向企业客户，之后再推向消费者。该智能体可接收目标而非仅指令，自行规划工作、调用自定义技能与工具，并连接 Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Jira、Git 等内部系统，也支持通过 MCP 服务器安全接入。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2626 如何用 Amazon SageMaker HyperPod 实现跨团队 GPU 集群隔离与公平共享
Amazon SageMaker HyperPod 多租户参考架构发布，让多个团队共享同一套 EKS GPU 集群。
The DecoderAI 评分7272 Zenity 研究：一条提示词即可劫持 AWS 账户内全部 AgentCore 智能体
安全公司 Zenity Labs 发现 Amazon Bedrock AgentCore 存在名为 AgentCorruption 的漏洞链，攻击者只需对一个公开智能体拥有聊天权限，用一条提示词就能接管同一 AWS 账户和区域内所有 AgentCore 智能体，读取私密对话、源代码和存储的凭证。
OpenAI NewsAI 评分2121 LegalOn 将 Codex 成本减半并保持开发速度
LegalOn 将 Codex 每日预估成本降低 65%，同时保持开发速度。其做法是按任务匹配 Astra、Sol 和 Luna，并对预算进行策略性管理。
Ars Technica · AIAI 评分4040 Nvidia 押注物理 AI：面向 robotaxi 与人形机器人的全栈安全方案
Nvidia 正大力押注物理 AI，推出面向物理 AI 的全栈安全解决方案，目标指向更安全的 robotaxi 和人形机器人。该方案已被多家机器人公司采用。
Latent Space精选AI 评分8282 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据，可据此判断小模型在智能体工作流中的性价比。
Ars Technica · AIAI 评分6060 微软发布会推出 Surface Laptop Ultra 与 Windows 11 更新
微软在两年来的首场线下活动中发布新款 Surface Laptop Ultra，并公布 Windows 11 的一系列改动，同时阐述本地 AI 与智能体工作流对个人计算的设想。
Simon Willison精选AI 评分7878 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，价格对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布快速低成本模型 Claude Haiku 5.5，定价为 $0.10/$0.50 每百万 token，与 OpenAI 上月发布的 GPT-6 Luna 完全一致，超过 100,000 token 后涨至 $0.50/$2.50。
推荐理由：作者实测对比 Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 的价格、tokenizer 和推理档位，给出可迁移的选型参考。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 AWS 上线 Claude Haiku 5.5
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用，据 Anthropic 称它是 Claude 5.5 家族中速度最快、最高效的模型，面向子智能体和高并发、成本敏感任务，多数任务成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：AWS 官方给出 Haiku 5.5 的定位、成本降幅与调用方式，读者可据此判断它在多智能体分层中的分工。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub 推出基于 ModernBERT 的通用密钥检测模型，扩展 push protection
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 联合微调的 ModernBERT 分类器，用代码上下文识别无固定格式的密钥，可在 2 毫秒内评估一批候选密钥，据称能把可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由：GitHub 用九个季度数据说明密钥泄露与开发速度的失衡，并给出把检测前移到 push 环节的模型方案。
Microsoft Research精选AI 评分6969 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量级智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量级智能体 RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入 RL 训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量、变更韧性与维护经济性四个维度衡量 agentic automation 的价值。该框架强调价值实现需有明确机制和责任人，并以理赔分诊为例说明释放工时不等同于节省成本。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万名客户提供带来源引用的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条异常与离群点。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 AWS Lambda Durable Functions 与 Amazon Bedrock 自动化 AWS DevOps Agent 调查后的修复流程
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 Amazon EventBridge 接收 AWS DevOps Agent 的调查完成事件，再由 AWS Lambda Durable Functions 调用 Amazon Bedrock 分析根因并从预审白名单工具中提出修复方案。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何用六周项目弥合 AI 知识到动手能力的差距
AWS 设计了一个为期六周、每周约四小时的结构化项目，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 和 Amazon Nova 模型动手构建 AI 智能体。
Latent SpaceAI 评分6262 Kubernetes 创始人能否用云原生 harness 让智能体走出桌面
Latent Space 采访了 Kubernetes 创始人 Craig McLuckie 和 Joe Beda，他们创办的 Stacklok 已从软件供应链安全转向基于 Kubernetes 的智能体方案，核心产品是 6 月起在 GitHub 开源的云原生 harness Mecatl。
MIT Technology Review · AIAI 评分1515 以自主 AI 重新定义企业智能：MIT Technology Review 报告解析“智能体转型”
MIT Technology Review 报告指出，2026 年全球 AI 投资将达 2.5 万亿美元，同比增长 44%，但多数企业仍未能靠 AI 实现收入增长。报告将 AI 从工具转向运营模式的转变称为“智能体转型”，主张先重构流程再选模型，并建设可组合、主权可控的数据底座，让数据在本地即可被 AI 智能体调用。
Latent SpaceAI 评分6262 Airbnb CTO 谈 AI 原生改造：60% 代码由 AI 编写，Everest 上下文图谱加速产品上线
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 在 Latent Space 访谈中介绍公司向 AI 原生转型的做法：目前 60% 的代码由 AI 编写，功能交付量同比增长近 80%，工程师人均 PR 吞吐量提升约 1.6 倍，约一半客服工单由 AI 独立解决。
Microsoft ResearchAI 评分3434 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院实习生构建了一套端到端机器学习流水线，结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot app 的 canvas 是一种用户与智能体共享的可定制界面，可做成看板、issue 分诊板、发布清单或仪表盘，且双向同步更新。用户无需写代码，在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流、界面操作和智能体权限，即可生成界面并在右侧面板打开。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 谈为什么 chat 是错的 UI：用 canvas 替代聊天框
GitHub Copilot 提出 chat 大多数时候是错误的 AI 交互界面，主张用 canvas——运行在 GitHub Copilot app 内的全栈小应用，可与 agent 双向通信并调用本地代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。它把文档高度拆成确定性的代码几何与动态块几何两部分，评论高度延迟测量并锚定到文件、行和侧，避免滚动跳变。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长电池续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核成为知识库并适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，读者可看到跨平台内核迁移的具体方法与实测数据。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向 AI 智能体的数据系统
UC Berkeley 团队提出"智能免费"时代数据系统面临三大挑战：为智能体设计的数据系统、由智能体运行的数据系统、以及由智能体合成的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的"状态-输入"梯度。该方法针对长时程规划中优化病态、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使长时程规划更稳健。