如何用 AtScale 与 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
AWS 博客演示以 AtScale 为语义层、在 Amazon Redshift 上构建 Customer 360 模式并供 Strands 智能体查询。
AWS 博客演示以 AtScale 为语义层、在 Amazon Redshift 上构建 Customer 360 模式并供 Strands 智能体查询。
AWS 博客与 Strategy 联合演示如何以 Strategy Mosaic 作为语义层,为运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Strands 智能体提供 Customer 360 数据服务。
AWS 演示如何用 Denodo Platform 作为语义层,为运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上的智能体提供对分散企业数据的治理访问。
Eon 工程团队基于 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 构建统一 MCP 网关,替代各工具独立凭证和本地 MCP 进程,实现对 AWS、GCP、Azure 三云调查工具的统一访问。
AWS 与 Keyfactor 发布参考架构,用 X.509 PKI 和 Keyfactor EJBCA 为多智能体系统建立密码学身份,弥补 MCP 无内置认证标准的缺口。
AWS 机器学习博客演示如何用 AWS Agent Registry 让 Agent 编排器在运行时通过语义搜索发现 MCP 服务器、A2A Agent 和技能,替代硬编码工具接线,避免每次新增能力都要改代码并重新部署。
AWS 宣布通过 Amazon Bedrock 跨区域推理(CRIS),加拿大地区现已可访问 OpenAI GPT-5.6(Sol、Terra、Luna)、GPT-6(Astra、Sol、Luna)和 GPT-6.1 Sol 模型。
Octave 在 AWS Machine Learning Blog 上讲解了如何用 Amazon Bedrock 为质量管理系统 Reliance 构建多租户 AI 基础设施,这套基础架构将每个用例的部署时间缩短了 50%。
NVIDIA CEO 黄仁勋在柏林 GTC 主题演讲中宣布多项发布,包括 Vera Rubin AI 工厂参考设计 DSX POD(现场部署可从六个月缩短到 14 天)、面向安全智能体的开源运行时 OpenShell 参考架构,以及连接智能体与企业知识的 Agent Knowledge Foundation。
AWS 演示如何在 Amazon SageMaker HyperPod 上对 GPT-OSS-20B 进行微调,使其用法语、德语、西班牙语或意大利语推理。该开源权重模型基线仅 22% 的测试用例用目标语言推理(法语、西班牙语、意大利语均为 0%)。
NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算领域,包括 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising。
推荐理由:官方一次性梳理了覆盖语言、机器人、生物、量子的开源模型组合及获取渠道,读者可按行业找到对应可定制的基础模型。
NVIDIA 扩展开源 NVIDIA Agent Toolkit,新增 Agent Knowledge Foundation,帮助企业将自有数据转化为智能体可用的公司情报,且无需迁移数据或改变治理控制。
NVIDIA 扩展其机密计算(Confidential Computing)布局,今日宣布推出 Confidential Bare Metal 部署选项,让前沿模型厂商可在第三方裸金属基础设施上运行敏感工作负载,同时保有对模型和数据的控制权。
欧洲工业领袖采用 NVIDIA CUDA-X、Omniverse 库及 Cosmos、Nemotron 开源模型重塑工程与制造流程,NVIDIA Factory Operations Blueprint(FOX)现已在 GitHub 开放早期访问,供开发者构建工厂管理智能体。
NVIDIA 介绍其欧洲、北欧、非洲及中亚的云合作伙伴正在扩张主权 AI 基础设施。
Google 宣布 TorchTPU 作为开源项目发布,让现有 PyTorch 应用只需改一行配置即可迁移到 TPU 和 Google Cloud,无需重写。
西部数据(WD)的分析指出,AI 推理产生的后端数据常在基础设施规划中被忽略:一段 8 秒、3.97MB 的 720p AI 生成视频,后端会留下超过 500MB 的关联数据,是输出文件的 130 倍。
IBM 在 Hugging Face 发布 Granite Timeseries Ensemble,用一个可扩展接口组合四款预训练 Granite 时序模型(PatchTST-FM-r1/r2、FlowState-r1.1、TTM-r3),无需重训练或拟合集成权重即可返回中位数和分位数预测。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增训练工具、模拟 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 云原生蓝图,帮助开发者构建物理 AI 所需的世界模型。
NVIDIA 介绍各公司基于 NVIDIA DSX AI 工厂平台将电网、变电站和 AI 工厂作为一体系统来规划、仿真和运行,以应对电力这一最大基础设施瓶颈。DSX 包含 Sim(联合仿真)、Flex(AI 负载与电网柔性同步)、MaxLPS 和 Exchange(提升每瓦算力并跨系统共享信号)。
NVIDIA 展示欧洲零售商如何用开源模型与物理智能 AI 落地:Shopify 后训练 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 用于 Sidekick 的 GraphQL subagent,内部基准上精度超越领先前沿模型,服务成本降低 90%、响应快 7x;vLLM 推理优化让另外五个用例提速 4.5x、推理成本最高降 12x。
AWS 讲解了如何通过 AWS PrivateLink 让 Amazon Quick 在不经过公网的情况下私有连接本地数据源。
AWS Solutions Architecture 团队发布三篇系列的第一篇,介绍生产级多智能体系统 Deep Insight 如何解决多智能体系统的五大生产挑战,系统已开源。
推荐理由:AWS 团队以自研开源系统拆解多智能体落地的五类生产挑战,给出架构、模型分配与隔离执行的完整可复用方案。
AWS 机器学习博客演示了基于 Strands Agents 的自适应智能体智能框架(AAIF),用本地小语言模型处理常规任务,复杂请求则经 Amazon Bedrock 路由到云端模型。
AWS 介绍在单台 trn2.48xlarge(含 16 个 Trainium2 加速器)上用 torchtitan 训练 Qwen3 的三种方式:Transformers v5 建模后端、torchtitan 原生 Qwen3,以及 NKI MoE 内核。
非营利组织 U.S. Hunger 使用 Amazon Quick 让领导层直接探索组织数据,并已向高管、技术、Full Cart 项目、财务与合规等职能的 17 名同事开放。
Google Cloud 即日起在其平台上提供三款 OpenAI 模型,成为唯一同时提供 Gemini、Claude 和 OpenAI 模型的主要云厂商。GPT-6 Astra 面向编码和研究等高要求任务,GPT-6.1 Sol 是性能相近的更便宜选择,GPT-6 Luna 主打快速和低成本。
Dharma-AI 预告 VocabX 论文的部分结果:基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文自动批改系统中,按每个 token 的成本而非频率重建词表,在子词层与宏 token 层同时优化,不改基座模型和训练配方。
Hugging Face 发布 TorchNeuron 系统级性能分析教程第一篇,讲解如何在 AWS Trainium 芯片上用 torch.profiler 定位推理耗时。
Nvidia 在 GTC Berlin 上发布 DSX POD,一种基于 Vera Rubin 系统的模块化数据中心参考设计。Dell、HPE、Lenovo 和 Schneider Electric 等合作伙伴在工厂完成容器内的计算、网络、供电和液冷安装与测试,现场只需接入电力、冷却和网络,部署时间可从六个月缩短至最少 14 天。
作者 Dan McAteer 介绍自己用 Claude Mods 定制 Claude Code 工作流的实践,认为 Mods 是可由用户和 Claude 共同构建的“注意力界面”。
Mistral 与 NVIDIA 宣布合作开发 AI 原生工程工作流,结合 Mistral Large 4 与 NVIDIA CUDA-X、Warp 及 Omniverse 加速工程仿真并实现闭环设计。
OpenAI 与 Google Cloud 宣布合作,把 OpenAI 的前沿模型和 Codex 工作流带入 Gemini 的 Model Garden,通过 Google Cloud Marketplace 提供。
推荐理由:OpenAI 模型将进入 Gemini 的 Model Garden,读者可以据此评估多云部署与 Codex 工作流的新选择。
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示本地 AI 产品线更新:RTX Spark 已于 10 月 16 日发售并开放桌面智能体应用 Underdog,DGX Spark 64GB 于 10 月 23 日开售且支持最多八机集群,DGX Station Windows 版预计 12 月推出。
推荐理由:原文汇总了 GTC Berlin 上本地 AI 硬件与软件的多项具体更新和可用时间,读者可以据此评估端侧智能体方案的落地节奏。
Google Cloud 与 NVIDIA 宣布 NVIDIA Vera Rubin 基础设施正式可用,A5X 实例下月开放并计划扩展到欧洲。
OpenAI 介绍其如何为 ChatGPT 构建 LLM 驱动的广告技术栈。该技术栈用于理解对话意图,保持广告与回答分离,并在大规模场景下投放相关广告。
Latent Space 在 PyTorch Conf 第一天报道 DeepSeek 开源生产推理栈 DeepInfer,据称单集群日处理 155 万亿 token、非高峰时段每加速器小时收入 38 美元,社区测算推理毛利约 80%。
i14 的 Laplace 3B 用线性注意力替代 softmax attention,循环状态固定为每序列 29.5 MB,不随上下文增长。
Simon Willison 介绍他用 Claude Code 迭代 12 个版本、321 次 agent 提交完成的浏览器 RTS 游戏 Battle Drones,支持手机和桌面游玩。
Latent Space 在 AIE NYC 期间采访 SF Compute CEO Evan Conrad,探讨算力交易市场的现状与算力数据中心的可编程化。他从酒店类比解释公司从转租集群发展到构建完整的物理结算能力,目前总容量约 5% 挂上订单簿且流动性集中,客户每花 100 美元平均能通过转卖收回 25 美元。