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。
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今日 0 条AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 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：AWS 官方给出 Sonnet 5.5 的适用边界与 Opus 5.5 的分工，读者可据此判断何时选 Sonnet 更划算。
OpenAI NewsAI 评分1212 OpenAI 征集 Codex Originals 用户故事
OpenAI 启动 Codex Originals 项目下一阶段，征集使用 Codex 的开发者、研究者与创作者的真实故事和项目。参与者需提交自己的故事与项目介绍，入选者将参与该项目的新一期内容。
OpenAI NewsAI 评分2020 Proaction 用 Codex 提升销售 60%、节省 75+ 小时
Proaction 借助 Codex、GPT-Live-1 和 GPT-6 Astra，更快地构建、运营并销售现代车队管理方案，销售提升 60%，节省 75+ 小时。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 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%。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗：该不该读 AI 代码、RAG 已死、Skills 是否杀死 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 开发热梗：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是连接工具与数据的标准接口；RAG 并未消亡，它为模型提供训练数据之外的相关信息，与 Agent、Skills、MCP 可共存于同一工作流。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分8282 GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体写了其中大部分代码，跨 128 个 PR 增量合入 main。
推荐理由：作者以亲历者身份给出把 80 万行运行时迁到 Rust 的完整工程数据，可迁移到大规模智能体协作开发。
OpenAI NewsAI 评分4040 Cognition 借助 GPT-6 Astra 让 Devin 测试自己的工作
Cognition 借助 GPT-6 Astra 提升了 Devin 测试软件并证明其可用的能力，目标是让工程师减少代码审查、加快交付。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 应用新手指南：使用 diff、终端和浏览器面板
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板，让用户无需切换编辑器、终端和浏览器即可完成审查、运行和预览 AI 生成代码的完整流程。diff 面板以绿色和红色高亮显示代码增删改，终端面板支持运行项目命令并可通过 Run 按钮配置脚本，浏览器面板的 Pick & Polish 工具可选中页面元素并让智能体调整。
OpenAI NewsAI 评分3434 GPT-5.6 Sol 如何助力运行量子计算实验
MIT 研究人员使用 GPT-5.6 Sol 配合 Codex，自主运行量子计算实验、分析结果并校准量子比特。该案例展示了 GPT-5.6 Sol 在量子计算实验流程中的自动化能力。
OpenAI NewsAI 评分2222 1Password 借助 Codex 将工程效率提升 21%
1Password 的工程师使用 Codex 快速构建新功能和内部工具，在维持严格安全策略的同时达到生产可用状态，工程效率提升 21%。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 内部视角：编程智能体如何加速 AI 研究
OpenAI 披露内部数据，展示编程智能体正在重塑其 AI 研究流程，涉及智能体使用情况、实验速度、任务复杂度与研究加速等方面。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7171 GitHub 发布 Project HydraFusion：用多模型编排实现前沿级编码质量
GitHub 推出研究预览版 Project HydraFusion，在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用，可在多个提供商的模型间做运行时编排，自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式来平衡质量、成本与延迟。
推荐理由：GitHub 官方给出 HydraFusion 的三种编排模式与三个编码基准的成本质量对比，可据此判断多模型编排在真实编码任务中的取舍。
OpenAI NewsAI 评分3131 Playco 用 GPT-6 Astra 做游戏原型，人工修复减少 50%
Playco 借助 GPT-6 Astra，从同一灰盒基础构建了三款主题游戏原型，人工修复量比使用上一代模型减少 50%。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者面向长程编码与自主智能体，后者面向漏洞发现与自动修复。
推荐理由：官方给出两个变体的能力定位、价格与开放渠道，可据此判断长程编码与网络安全场景的选型。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码与智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价，可据此判断编码与智能体场景的升级幅度。
Microsoft Research精选AI 评分7474 微软研究院开源 Orchard：可扩展智能体 AI 框架
微软研究院发布开源框架 Orchard，核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务，并支持直接在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中训练智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Orchard 框架，用约 3B 激活参数在 SWE-bench Verified 上达到 69.7%，可对照其环境层与训练配方设计。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布三款新 Gemini 模型：3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 系列的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码能力
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首发的 3.5 Flash 面向智能体与编码任务，在 Terminal-Bench 2.1 上得分 76.2%、GDPval-AA 1656 Elo、MCP Atlas 83.6%，CharXiv Reasoning 多模态理解为 84.2%，输出 token 速度是其他前沿模型的 4 倍。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和开放渠道，可据此判断它在长程任务中的定位。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 公布 AlphaEvolve 一年落地成果
Google DeepMind 汇总了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用成果，涵盖数学、量子物理、基因组、电网优化和 Google 内部基础设施。
推荐理由：官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，覆盖基因组、电网、TPU 与商业客户，可据此判断编码智能体的实际渗透范围。