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9月29日周二
  1. AWS Machine Learning Blog60

    xAI 的 Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock

    xAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线,提供 500K token 上下文窗口和 low、medium、high、xhigh 四档可配置推理强度,支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。

    推荐理由:文章给出 Grok 4.7 在 Bedrock 上的接入方式与四档推理强度,可据此评估长任务智能体的成本与延迟取舍。

  2. Microsoft Research20

    微软亚洲研究院新加坡分院成立一年:推进前沿 AI 研究、合作与人才培养

    微软亚洲研究院新加坡分院(MSRA – Singapore)作为微软在东南亚的首个研究实验室,成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向展开工作。该实验室与新加坡医疗生态伙伴合作推进多模态医疗 AI 和自演化诊断智能体,并与 EDB、IMDA 等机构在物流运输、工业 AI 等领域开展合作。

9月28日周一
  1. AWS Machine Learning Blog22

    跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期

    AWS 发布跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期的方案,通过 CloudFormation 和 Terraform 模板实现适配器在多账户间的推广,并将适配器 ID 外置到 Systems Manager Parameter Store,使生产环境适配器引用更新无需重新部署应用,原本需数小时或数天的协调工作缩短至数秒。

9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML38

    GitHub Copilot 入门:如何用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求,即可生成看板、发布清单、仪表盘等界面,无需编写代码或手动设计。canvas 支持用户与 agent 同时操作并即时同步状态,创建后可保存为项目共享或个人扩展,社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。

  2. AWS Machine Learning Blog32

    NarrateAI:在 Amazon Bedrock 上实现生产级 LLM 质量保障

    NarrateAI 在 Amazon Bedrock 上通过五项技术实现约 99% 的数值准确率,并支持实时流式响应。这五项技术分别是自适应流水线编排、跨账户多模型故障转移、实时流式评估、复合评估框架和数据准确性验证,各自针对一类失败模式并协同工作。该方案已服务超过 4,000 名 AWS 高管,用于实时业务问答场景。

9月25日周五
  1. Google DeepMind73

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在 Gemini 3.8 Live 的原生实时对话模型上加入近实时视频生成,实现带口型同步、自然表情和流畅轮次切换的视觉化对话。

    推荐理由:官方给出 Live Avatar 的实时视频对话能力、异步工具调用与 97 种语言支持,可据此判断企业级虚拟形象对话的落地边界。

9月24日周四
  1. NVIDIA Blog62

    NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构数据集

    NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。

    推荐理由:NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构,并开源生成流程,读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。

  2. GitHub Blog · AI & ML22

    GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request

    GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,以应对超大 diff 与评论带来的渲染压力。团队用一个包含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的开源 pull request 做验证,将文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系,评论高度按需测量并锚定到文件、行与侧,避免滚动跳动。

  3. AWS Machine Learning Blog50

    基于 AWS 的智能体对话式视频智能方案

    该方案用 Strands Agents SDK 构建单个 AI 智能体,按用户提问在运行时编排 Amazon Bedrock、Amazon Rekognition 和 Amazon Transcribe,无需为每类问题预建固定流水线。已分析内容的响应在 1 秒内返回,新视频首次分析需 5–10 分钟。一家媒体娱乐公司借此将 200 多段数小时录像的人工审阅时间减少约 80%。

  4. AWS Machine Learning Blog34

    如何在 Amazon Bedrock 上用开放权重模型运行 AI 编程智能体 OpenCode

    开源终端 AI 编程智能体 OpenCode 可接入 Amazon Bedrock 上的开放权重模型,推理在用户自有 AWS 账户内完成,无按席位费用。文中演示了用 Moonshot AI Kimi K3、OpenAI GPT-OSS 120B 和 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B 配置多模型工作流,并称 Bedrock 全球跨区域推理比地理配置文件便宜约 10%。

  5. Microsoft Research60

    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首次系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人本体 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续航。

    推荐理由:微软研究院首次系统测量机器人本体推理的瓶颈,并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链,读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。

  6. Google DeepMind62

    Google DeepMind 为 Private AI Compute 引入安全服务端记忆

    Google DeepMind 公布 Private AI Compute 架构更新,将为其加入持久化、跨设备的服务端 AI 记忆,同时保持端侧隐私标准。新架构把协助所需信息封存在加密存储中,解密密钥仅保存在用户个人设备上,模型访问时通过端到端加密通道连接云端安全隔离区,在隔离内存中临时解密、保存新上下文后立即重新加密。

    推荐理由:Google 给出私有 AI 计算加入持久化服务端记忆的架构思路,读者可了解云端记忆如何与端侧密钥结合。

9月23日周三
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,前者面向角色设计与深度创作控制,后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体场景。

    推荐理由:官方给出两款 TTS 模型的语音设计、逐行导演能力与基准排名,可据此判断语音生成的可控程度。

  2. NVIDIA Blog12

    NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza:让 AI 硬件大规模成功落地

    NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 在数据中心系统工程实验室负责新产品量产前的硬件验证,她回忆 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统级成功枚举时团队集体欢呼。她将验证工作比作侦探破案,目标是在客户发现问题之前先发现并复现问题,单块板卡可能含数万个组件,一个机架接近 50 万个。