Amazon Bedrock AgentCore runtime 推出 Session endpoints,编码智能体构建网页应用时可实时预览
Amazon Bedrock AgentCore runtime 新增 Session endpoints,可为每个智能体会话生成带认证的 URL,把会话内运行的 Web 应用直接开放到本地浏览器预览。
Amazon Bedrock AgentCore runtime 新增 Session endpoints,可为每个智能体会话生成带认证的 URL,把会话内运行的 Web 应用直接开放到本地浏览器预览。
ChatGPT 桌面应用现已在 AWS GovCloud (US) 的 Amazon Bedrock 上线,通过 Work 和 Codex 两个组件访问 OpenAI 前沿模型。
Worldwide Express 基于 Amazon Bedrock 构建多智能体 AI 方案并接入其运输管理系统 SpeedShip,上线六个月后活跃异常减少 75%、回款周期缩短 4 周、年节省 100 万美元,并带来一次性 1000 万美元自由现金流。
SETI 研究所与 Breakthrough Listen 将智能体 AI 引入 Allen Telescope Array 的日常搜寻,研究者用自然语言即可操控天线、校准设备并修正数据。
Kiro 提供一套可复用的 PHP 到 Java 迁移引擎,由共享方法论、机械式发现扫描器和八阶段工作流组成,并以一致性校验工具验证 Java 移植结果。该引擎以 skill 文件形式打包,既可在 Kiro 中交互式逐应用执行,也可通过 AWS Transform 以智能体方式并行处理多个应用。扫描器先于翻译运行,输出单个 JSON 清单并将歧义项送入人工复核队列。
AWS Batch 为 SageMaker Training 作业新增配额管理能力,管理员可按团队或项目划分配额份额,并通过 RESERVE、LEND、LEND_AND_BORROW 三种资源共享策略自动借出或借用空闲 GPU 容量。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已登陆 AWS,这是一个 120B 参数的 MoE 多模态模型,每 token 激活 12B 参数,支持最长 1M token 上下文和文本、图像、文档、视频输入。
MoEngage 借助 Amazon Bedrock AgentCore 的 AgentCore Gateway,把约 400 个 VPC 私有 REST API 转成权限受控的智能体工具,节省约六个月平台工程投入,新 API 接入从数天缩短到数小时。
开发者用 GPT-6 Astra 等前沿 AI 模型配合 NVIDIA Omniverse 库,通过自然语言指令构建仿真应用。已有项目覆盖从场地扫描重建可编辑建筑模型、燃气轮机数字孪生 what-if 分析,到 2000+ SimReady 资产场景搭建和 80 传送带、40 机械臂、800 箱体维持 30 FPS 的仓库压力测试。
基于 Amazon Nova Act 构建的 QA Studio 新增应用(applications)与团队用户管理两项能力,用于在组织内规模化扩展智能体 QA 自动化。
AWS 发布 Ray Train DLC 镜像 public.ecr.aws/deep-learning-containers/ray:train-ml-cuda-v1.1,内置 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 及 EFA 与 AWS OFI NCCL 插件,无需自行构建镜像。
AWS 发布基于 Amazon Bedrock AgentCore 的企业级 Agentic AI 平台蓝图,采用联邦式运营模型,由中央 Platform 团队提供受治理的共享服务,各 Workstream 团队保留对自身智能体的所有权。
NVIDIA 为 RTX Spark 轻薄笔记本带来一批更新,包括开放权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe、LFM3 系列模型支持,以及 NVIDIA App 中可在前台应用与后台智能体之间分配 GPU 资源的控制项。
Exowatt 借助 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制,用同一套流水线微调出面向边缘和云端的两个模型,在各自任务上准确率均超过前沿模型。
Property Finder 发现其评测标签中 96.8% 直接来自现有视觉语言模型的预测而非人工核验,导致任何替代模型在比较中处于结构性劣势。
AWS 宣布为 Amazon SageMaker AI 训练和处理作业提供 Seekable OCI(SOCI)索引,镜像改为懒加载,只拉取启动所需文件、其余后台流式加载,作业启动从数分钟降至数秒。
AWS 发布基于 Amazon SageMaker Python SDK v3 的车队级边缘计算机视觉模型生命周期方案,用 SageMaker Neo 取代已弃用的 SageMaker Edge Manager 做边缘优化。
本文介绍如何用 AWS CDK 在 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 上部署企业级智能体检索系统。
针对 AI 智能体每轮都要重读全部上下文的“土拨鼠之日”困境,Amazon Bedrock 的提示词缓存可复用已保存的 KV 状态,只对新增内容计费。缓存支持隐式与显式两种模式,显式模式通过 prompt_cache_breakpoint 标记可复用前缀,且前缀需达到 1,024 tokens 才生效。
Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习(MTRL)通过 AgentCore 托管智能体、按整局结果给奖励来训练模型,示例中把 gpt-oss-20b 在留出词上的解谜率从 61% 提升到 84%(默认推理强度),低推理强度下从 15% 提升到 69%,训练 token 成本约 339 美元。
Bayer Crop Science 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了智能体决策引擎 ADE,作为 CDE 之上的多智能体自然语言接口,第一阶段约 80% 的用户问题无需工程师介入即可解决。
针对 SageMaker AI 实时端点更新配置时因扩缩容目标已注册而部署失败的问题,AWS 给出一个可复用的 CDK construct,用 CloudFormation 自定义资源在端点更新前后自动完成注销与重新注册扩缩容。
OpenAI 通过可靠的多租户架构、全局缓存和 Azure Cosmos DB 扩展 Habitat 存储系统,使 ChatGPT 的读取速度提升 12 倍。该系统需支撑超过 10 亿 ChatGPT 用户。
Hugging Face 推出 torch-neuronx 模型支持 Space,可查询 Hub 上热门模型能否在 AWS Trainium 上原样运行,并给出复现脚本。
Firebird 与哈萨克斯坦政府签署投资协议,获得 45,000 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 的美国出口许可,首期项目与 Kazakhtelecom 在 Data Center Valley 共建,目标 2027 年第三季度商用。
在 Amazon SageMaker AI 上托管的 Kokoro-82M 文本转语音模型可按句流式合成,让 AI 语音智能体在第一句生成后就开始播放音频,而不必等完整回复结束。该模型仅 8200 万参数,可运行在单台 ml.g5.xlarge GPU 实例上,容器同时提供 POST /invocations 与 WebSocket 双向流两条路径。
Amazon Quick 是 AWS 的 HIPAA-eligible 服务,其 Web、桌面和移动客户端均可在签署 AWS BAA 后处理 PHI。该平台的 chat agent 可跨临床笔记等非结构化内容和理赔、会员记录等结构化数据执行多步任务,并通过 connectors 和 MCP 连接外部系统。
Amazon SageMaker AI 的训练会话 API 让开发者用 forward_backward()、optim_step()、sample() 等调用在本地 Python 进程中驱动一个常驻 GPU 的有状态会话,模型连同 LoRA 适配器保持加载,服务端负责分布式执行、梯度同步与故障恢复。
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制中的 Training Sessions 正式可用,用户可自行编写并协调训练循环,GPU 分配、分布式执行、故障恢复与 checkpoint 存储由平台托管。
IskayPet 基于 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建企业知识助手,覆盖零售运营、兽医护理、人事入职和采购,支持四种语言、三个国家,无需自建 RAG 基础设施。
Rescale 基于 AWS 的 AI-DLC 框架构建了 AI 分诊智能体,从问题定义到预发部署仅用五天,数周内进入生产。
针对自托管 TTS 端点自动扩缩容目标值靠猜的问题,AWS 在 Amazon SageMaker AI 实时端点上部署 82M 参数的 Kokoro-82M 自定义容器,用实测的 Q_max(单实例在 SLO 内可承受的最高并发)和 T_total(一次扩容端到端耗时)通过算术推导出扩容阈值、缩容阈值和两个冷却时间。
NVIDIA 发布 AIOps 平台 Minerva,整合 GPU、网络、存储、调度器与工作负载的遥测数据,为 AI 工厂提供端到端可观测性。该平台每小时分析数十亿数据点,通过动态知识图谱定位影响训练任务的组件,并将告警风暴聚合为单一事件及可能根因。
《使命召唤:现代战争 4》于 GeForce NOW 首发上线,Ultimate 会员可在云端以新增的 GeForce RTX 5080 级性能体验战役光追效果。
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示 Earth-2 开放模型家族在欧洲的实际部署,并推出基于欧洲气象数据训练的 StormScope EU 区域短期预报模型。
NVIDIA 正以开放模型和物理智能改造欧洲零售:Shopify 用 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 后训练出 Sidekick 的 GraphQL 子智能体,内部基准上准确率超过领先前沿模型,服务成本降低 90%、响应快 7 倍。
NVIDIA DSX AI Factory Platform 正被多家企业用于把电网与 AI 工厂作为一套系统统一规划、仿真和运行。GE Vernova、日立能源、施耐德电气、西门子能源等已基于该平台推进电力与冷却参考架构及数字孪生;Phaidra 集成 DSX Flex、DSX Max-Q 和 DSX Exchange 后,在同等功耗下多获得约 10% 算力。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图,Cosmos 平台在六个开放模型排行榜上进入前五。
Cloudflare 使用 OpenAI Daybreak 调查漏洞并提出修复方案供人工审核,同时其开发者借助 Codex 加快开发速度并提升代码质量。
AWS 解决方案架构团队开源了多智能体数据分析系统 Deep Insight,并梳理生产化过程中的五个核心挑战:跨智能体执行流控制、各角色 LLM 选型、生产运行、AI 生成代码的安全执行与系统监控。