如何用 AWS Lambda Durable Functions 自动执行 AWS DevOps Agent 调查后的修复
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 分析根因并从预审工具白名单中提出修复方案。
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模型厂商、公司和研究机构自己发布的消息：官网、官方博客和官方账号。
AWS Machine Learning Blog38 AWS Machine Learning Blog22 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 万名客户提供可溯源的企业级问答，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 Blog22 如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model，用于衡量 agentic automation 被传统 ROI 模型遗漏的价值，涵盖工时节省、异常处理、决策质量与变更韧性四个维度。
AWS Machine Learning Blog精选60 如何在 AgentCore 与 OpenClaw 上构建上下文感知 AI 助手
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上运行开源智能体系统 OpenClaw，构建带长期记忆的个人助手 Sprout。
推荐理由：原文给出可复用的容器包装、命名空间与提示词缓存排序方法，读者可据此搭建带长期记忆的智能体。
AWS Machine Learning Blog36 用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行助手
基于 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova 2.5 Sonic 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases，可搭建一套航空语音旅行助手，让旅客通过语音查询行程、改座位、更新餐食偏好并转接人工客服。
AWS Machine Learning Blog22 Amazon SageMaker Studio 可直接管理 SageMaker HyperPod Spaces
Amazon SageMaker Studio 新增 IDE and Notebooks 标签页，数据科学家无需 CLI 或 kubectl 即可在 HyperPod EKS 集群上创建、配置、启停并打开 Spaces，支持 JupyterLab、Code Editor 及通过 SSH-over-SSM 连接 VS Code。
AWS Machine Learning Blog22 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
Amazon SageMaker HyperPod 可通过 SageMaker Unified Studio 将集群连接到项目，让团队成员在工作区中启动训练与微调工作负载，同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，并说明如何跨层设计身份、容量与可观测性策略，使基础设施团队继续掌管集群运维，ML 团队在项目上下文中使用获批算力。
AWS Machine Learning Blog18 AWS 如何依据 ISO/IEC 42005:2025 帮客户落地负责任的 AI 治理
AWS 发文解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，说明如何将 AI 系统影响评估整合进企业风险管理体系。该标准覆盖评估全生命周期，Annex D 用于简化并避免与现有评估重复，Annex E 提供独立实施模板，并给出轻量级 triage 判断是否需要完整评估。
NVIDIA Blog22 电信运营商为何将 AI 战略押注在开放模型上
NVIDIA《State of AI in Telecommunications》报告显示，89% 受访者认为开源模型与软件对公司 AI 战略重要。NVIDIA 发布 300 亿参数的 Nemotron 3 Large Telco Model（LTM），由 AdaptKey 基于开源电信数据集微调，并开放完整微调流程。
AWS Machine Learning Blog精选62 GLM 5.3 上线 Amazon Bedrock
智谱（Z.ai）的 GLM 5.3 已在 Amazon Bedrock 上线，这是一个 753B 参数的 MoE 模型，面向编码和长程智能体任务，通过全托管 API 提供跨区域推理、提示词缓存和服务层级，目前面向符合条件的企业客户开放。
推荐理由：原文给出 GLM 5.3 在 Bedrock 上的接入方式与提示词缓存用法，读者可据此评估托管推理对编码与长程智能体工作流的成本影响。
AWS Machine Learning Blog34 Amazon SageMaker AI 推出 aws-ai-ml 技能，为 Kiro、Claude Code、Codex 等编码智能体提供生成式 AI 推理优化能力
Amazon SageMaker AI 通过 Agent Toolkit for AWS 推出 aws-ai-ml 技能，让 Kiro、Claude Code、Codex 等支持 MCP 的编码智能体具备推理优化与基准测试能力，可对端点做基准测试、推荐部署配置、对比性能并生成可执行的 SageMaker Python SDK v3 代码。
AWS Machine Learning Blog36 在 AWS GovCloud 中用 Claude Code 与 Amazon Bedrock 运行受监管工作负载
Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Claude Sonnet 5 已上线 AWS GovCloud (US) 区域的 Amazon Bedrock，为 ITAR 等受监管工作负载提供 AI 辅助开发通道。
AWS Machine Learning Blog34 用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的可解释性与有用性
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 支持内置与自定义评估器，可在开发和生产阶段衡量智能体的准确性、任务成功率与行为表现。
AWS Machine Learning Blog12 如何在 Amazon Quick 中降级用户角色
Amazon Quick 控制台和 update-user API 均不支持 Author 直接降为 Reader，会报“You cannot downgrade a user role”错误。
AWS Machine Learning Blog38 用 LangChain 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现智能体检索
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 上线智能体检索，通过 AgenticRetrieveStream API 把多部分问题拆成子查询、循环判断证据是否充分并再次检索，替代单次向量搜索的 Retrieve API。
AWS Machine Learning Blog34 如何让 Amazon Quick 企业级就绪：自动化、可审计的跨账户资源迁移
Amazon Quick 的跨账户资源迁移可通过部署在 Amazon Bedrock AgentCore 上的 MCP 服务器实现自动化，支持将 chat agents、action connectors、知识库、flows 和 spaces 从开发账户一键迁移到生产账户。
AWS Machine Learning Blog49 在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体
在 Amazon SageMaker AI 上可用多轮强化学习（MTRL）微调搜索智能体，将智能体任务建模为多轮决策序列，通过多轮 rollout 生成数据并用策略梯度优化模型。
AWS Machine Learning Blog36 用 Amazon Bedrock AgentCore 为 Claude Desktop 添加安全 Web Search
通过 Amazon Bedrock AgentCore 的 AgentCore Gateway，可将 Claude Desktop 接入由亚马逊网页索引支持的 Web Search，查询流量全程留在 AWS 内，无需外部 API key。
AWS Machine Learning Blog38 用 Amazon Quick 和 Adjudicated Query 模式批量核查数千份租约合规性
AWS 提出 Adjudicated Query 设计模式，让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面提问合规问题，实际判定交由确定性规则引擎完成。该模式通过完整性回执确保合规、违约、模糊、不可读记录之和等于扫描总数，避免记录被静默跳过，适用于租约合规、制裁筛查、保险理赔等高风险场景。
Google Research精选62 Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统，Gboard 已采用
Google Research 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，Gboard 已采用该系统上线英语和日语下一词预测模型，隐私保证更强且准确率提升。
推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统，并给出 Gboard 已上线的实际部署结果，可了解隐私计算在端侧训练中的工程路径。
NVIDIA Blog精选60 NVIDIA DGX Spark 推出 64GB 版本，支持双机集群扩展本地 AI
NVIDIA 将于本月通过 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 推出 64GB 统一内存版 DGX Spark，10 月 23 日开售，起售价 4,999 美元，保留 GB10 Grace Blackwell 超级芯片、DGX OS 和完整 NVIDIA AI 软件栈，支持最高 1000 亿参数模型在设备本地运行。
推荐理由：原文给出 64GB 新配置的售价、上市时间和双机集群方式，读者可据此判断本地跑大模型的硬件门槛。
Hugging Face Blog42 ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功轨迹定位能力缺口，再生成并验证新任务用于后训练，课程随模型进步转向仍难的任务。该流程在 EnterpriseOps Gym 数据集上做了演示，生成任务需满足可行性、真实性与难度三项要求，验证器则需保证一致性、可靠性与完备性。
NVIDIA Blog精选78 NVIDIA GPU 加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast 上线
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 OpenAI API 上线，并向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放，运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。
推荐理由：原文给出 Astra Ultrafast 相对标准模式的加速倍数与开放入口，读者可据此判断它对编码智能体循环的实际影响。
AWS Machine Learning Blog34 在 Amazon Bedrock AgentCore 上用智能体 AI 扩展云迁移
AWS Professional Services 用四个智能体组成的模式，将每应用的基础设施即代码（IaC）开发时间从 3 到 4 周缩短至几分钟，该模式基于 Strands Agents SDK 构建、运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上，通过 AgentCore Gateway 暴露的 MCP 工具连接源与目标系统。
AWS Machine Learning Blog32 Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文多臂老虎机提升获客漏斗转化率
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）为产品获客漏斗做个性化内容选择，七周线上 A/B 测试中，一个人群组的最终漏斗转化率取得高个位数相对提升，另一人群组则未见改善。团队按申请开始、提交、审批三个阶段各跑一个 LinUCB 模型并线性组合其 UCB 分数，以同时优化整条漏斗，并开源了可在合成数据上试用的代码仓库。
AWS Machine Learning Blog36 用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆
NVIDIA NeMo Agent Toolkit（NAT）可通过自定义 memory provider 接入 Amazon S3 Vectors，作为多智能体系统的持久化记忆层，并部署在 Amazon EKS 上。
AWS Machine Learning Blog36 如何在 AWS 上为 Claude Platform 配置多环境访问
针对 Claude Platform on AWS（CPonAWS），一套完整实现方案可让生产 AWS 工作负载、开发者笔记本和外部 CI/CD 三类环境共享同一订阅，并通过 workspace 隔离生产与开发流量。方案采用专用 AI Services 账户加跨账户 SigV4、workspace 级 API key 和 OIDC 联合三种访问路径，其中外部环境使用短期凭证、无需持久密钥。
AWS Machine Learning Blog34 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到 human-in-the-loop 工作流
Amazon Bedrock AgentCore 支持构建"环境智能体"（ambient agent）：它监听 Amazon S3 事件通知、EventBridge 规则、Lambda 触发器等事件流并自动执行任务，需要时通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批，再从中断处恢复。
Hugging Face Blog精选62 AI2 发布 Olmo-core 3：面向大型 MoE 的开源可扩展训练基础设施
AI2 发布 Olmo-core 3，这是其大语言模型开发框架的一次重要升级，重新设计了开放的 MoE 训练系统，目标是把 MoE 训练扩展到万亿参数级别并保持计算效率。
推荐理由：原文给出了 MoE 训练栈的吞吐与显存对比数据，读者可据此判断大规模 MoE 训练的成本变化。
AWS Machine Learning Blog22 uniopen 如何用 Amazon Nova 2 Lite 定制零售审核策略并部署上线
uniopen 通过 Amazon SageMaker AI 对 Amazon Nova 2 Lite 做监督微调，并叠加提示词层面的输出优化，使其适配自身零售审核策略。
NVIDIA Blog22 NVIDIA AI 工厂如何实现高产出、长寿命与通用性以最大化投资回报
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报由产出能力、使用寿命和需求三要素决定，其平台通过全栈协同设计实现每兆瓦吞吐最大化。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本最多低 45 倍。
AWS Machine Learning Blog58 在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上构建多智能体音乐制作流水线
AWS 官方博客给出在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上部署多智能体音乐制作流水线的完整教程，三个智能体分别负责作曲、交付与合规，通过同一 runtimeSessionId 共享会话并共置在一台 GPU 实例上。
Microsoft Research34 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测和 AE、Dst 指数预测，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的局地空间天气风险估计。
AWS Machine Learning Blog34 用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 以自然语言查询理赔数据
Amazon Bedrock Knowledge Bases 新增 AgenticRetrieveStream API，可将理赔问题拆解为子查询并多轮检索，返回带引用的答案。
NVIDIA Blog精选62 NVIDIA 与 CoreWeave 将 Vera Rubin NVL72 投入生产，Cognition 为首家客户
CoreWeave 宣布在 CoreWeave Cloud 上线 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统与 Spectrum-X 102.4T 以太网，成为首批交付该平台的云厂商之一，Cognition 是首个在生产环境运行 Vera Rubin 的客户。
推荐理由：CoreWeave 上线 Vera Rubin NVL72 并公布 Devin 实测吞吐数据，可据此判断智能体编码负载的算力成本走向。
AWS Machine Learning Blog22 跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期
亚马逊云科技发布跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期的方案，通过 AWS CloudFormation 和 Terraform 模板实现适配器在多账户间的提升与部署。
AWS Machine Learning Blog36 用 Amazon Nova Act 与 Bedrock AgentCore 实现合成监控
基于 Amazon Nova Act 与 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体驱动合成监控方案，用自然语言动作替代 Selenium、Playwright 的 DOM 选择器脚本，将每条工作流从 10 多行选择器代码压缩到 3 行。
AWS Machine Learning Blog28 在 SageMaker AI 上用 vLLM-Omni 生成图像与视频（第二部分）
AWS 发布教程，演示在 SageMaker AI 上部署同一个 vLLM-Omni DLC 镜像的两个端点：实时端点跑 FLUX.2-klein-4B 生成图像，异步端点跑 Wan2.1-VACE-1.3B 做图像条件视频生成。文本提示词先生成 PNG，再连同运动提示词经 Amazon S3 送入视频端点，生成的 MP4 从 S3 取回，示例还提供命令行流程和可选的 Streamlit 界面。
AWS Machine Learning Blog32 在 SageMaker AI 上用 vLLM-Omni 构建实时语音应用（Part 1）
AWS 发布教程，演示如何用 vLLM-Omni DLC 在 Amazon SageMaker AI 上部署 Qwen3-TTS，通过 SageMaker 双向流式连接实现文本流入、24 kHz PCM 音频分块流出，并配 Gradio 应用试用。
AWS Machine Learning Blog精选62 Claude Sonnet 5.5 上线 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用，定位为面向编码与知识工作的更高效 Sonnet 模型，多数任务单任务成本更低、速度更快。
推荐理由：原文交代了 Sonnet 5.5 在编码与文档任务上的改进，并给出与 Opus 5.5 的分工和 Bedrock 接入方式。