OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打大规模场景下快速且能力强的计算机使用能力。此为 RSS 摘要,未提供完整正文细节。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打大规模场景下快速且能力强的计算机使用能力。此为 RSS 摘要,未提供完整正文细节。
OpenAI 工程师使用 Codex Ultrafast 将事件调查时间从数小时缩短到几分钟。该工具还加速了安全分析和代码重构等日常工作流程。
OpenAI 推出 Signals 数据,覆盖近 100 个国家的 165 项工作活动,展示人们如何将 ChatGPT 用于工作以及使用方式随时间的变化。
这篇 AWS 官方教程用 AWS CDK 部署一套基于 Managed Amazon Bedrock Knowledge Base 的企业级 agentic 检索系统。
AWS 机器学习博客发布教程,讲解在 Amazon Bedrock 上使用 OpenAI 模型(GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-5.6 Luna)时如何为 AI 智能体设置提示词缓存,包括隐式模式、显式 prompt_cache_breakpoint、会话中新增工具、子代理预热和 cache key 管理。
AWS 机器学习博客更新了边缘视觉质检 MLOps 方案,迁移到 Amazon SageMaker Python SDK v3,并用 SageMaker Neo 取代已弃用的 Edge Manager 做边缘优化。
Fanatics 与 OpenAI 合作推出 Shop the Look 功能,帮助球迷搭配比赛日穿搭。在约 30,000 件 MLB 商品上的测试显示,用户参与度提升了 10%。
OpenAI 说明了其如何强化前沿模型训练与评估环境的隔离防护,包括采用离线环境,并通过高算力红队测试来检验安全措施。这些措施旨在保护最先进模型的训练基础设施安全。
AWS 推出 SageMaker AI 多轮强化学习(MTRL),支持将托管在 AgentCore 或自有基础设施上的智能体与被训练的策略模型结合,只需定义结果奖励即可训练多步任务能力。
OpenAI 讲解如何扩展 Habitat 存储系统以服务超过 10 亿 ChatGPT 用户,第二部分聚焦可靠的多租户架构、全局缓存以及 Azure Cosmos DB 的使用。通过这些改造,ChatGPT 的读取速度提升了 12 倍。
Bayer Crop Science 在 Connected Decision Engine 之上构建了多智能体自然语言接口 Agentic Decision Engine(ADE),运行于 Amazon Bedrock AgentCore,采用 LangGraph 编排并在生产环境运行 22 个专家智能体。
AWS Machine Learning Blog 介绍如何用一个可复用的 CDK construct 配合 CloudFormation custom resources,自动在 SageMaker AI 实时端点更新前后注销并重新注册 Application Auto Scaling。
OpenAI 与波兰 NASK 达成合作,围绕 AI 安全、安保及技术开展研究,以强化安全防护措施,支持更具韧性的数字生态系统。
NVIDIA CEO 黄仁勋访问阿斯塔纳,与哈萨克斯坦政府推进 AI 基础设施合作:Firebird 获美出口许可,将部署 45,000 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU,一期与 Kazakhtelecom 合建数据中心,目标 2027 年第三季度商业启动,两期总容量约 500 兆瓦。
Anima 基于 OpenAI 模型帮助诊所将患者呼叫等待时间缩短 75%。该平台扩展了护理团队使用 OpenAI 模型的能力,使其有更多精力响应患者需求。
OpenAI 推出 Decisions API,为任意应用提供快速、聚焦且低成本的决策能力。该 API 面向需要频繁小决策的场景,强调速度与成本优势。
通过在 Amazon SageMaker AI 实时端点上托管 Kokoro-82M TTS 模型,并在智能体每生成一句话时立即流式送入合成,语音回复可在完整响应结束前开始播放,消除数秒的等待间隙。
Amazon Quick 是 AWS 的 HIPAA-eligible 服务,其聊天 Agent 可同时处理临床笔记等非结构化数据与理赔记录等结构化 PHI 数据,并支持通过 Slack、Microsoft Outlook、Salesforce、Atlassian Jira、Microsoft SharePoint 等连接器读取和操作外部系统,还可通过 MCP 添加自定义工具。
Amazon SageMaker AI 推出 serverless training session APIs,将抽象边界从算法下移到算力:用户在本地 Python 中调用 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作编写自己的训练循环,服务端负责 GPU 分配、分布式执行、梯度同步与故障恢复。
AWS 宣布 Amazon SageMaker AI serverless model customization 新增 training sessions 正式发布,用户可自写训练循环(含自定义 loss、reward 函数)而不必管理 GPU 基础设施。
伊比利亚宠物护理公司 IskayPet 基于 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建了企业知识助手,通过原生 SharePoint 连接器复用数百份文档,用混合检索(语义 + BM25)、托管 reranking 和文档级权限控制,在西班牙、葡萄牙、法国三国以四种语言回答员工问题,无需自建 RAG 基础设施。
Amazon Polly Generative engine 完成升级,语音输出更自然、准确且低延迟,已正式可用。此次升级新增 9 个 locale 的 14 种声音,并首次提供印地语和芬兰语的 Generative 语音,整体达 11 种语言、25 个 locale 共 57 种语音,并扩展至 AWS GovCloud (US-West) 共 11 个 AWS Region。
Microsoft Research 发布 Flint-interactive,一个构建在 Flint 之上的交互式数据可视化语言,让用户和智能体通过高层语义事件与更新算子定义点击、筛选、缩放、跨图表联动等交互。它借助 Flint 编译器处理交互逻辑与视觉依赖,降低布局、渲染和调试成本,可通过 Flint-MCP 和 MCP Apps 在聊天中使用,也提供编程 API 构建仪表盘和数据故事。
Rescale 基于 AWS 的 AI-DLC 方法构建了智能分诊 agent,自动分类并路由夜间端到端测试失败,从问题定义到预发布部署仅用 5 天,数周内上线生产。
AWS 机器学习博客发布教程,将 82M 参数的 Kokoro-82M TTS 模型以自定义容器部署到 Amazon SageMaker AI 实时端点,用 Q_max(单实例 SLO 内并发上限。
Uber 正在向超过 30,000 名员工推出 ChatGPT Work,帮助团队进行研究、数据分析、制作演示文稿以及完成复杂工作流。
NVIDIA 发布 AIOps 平台 Minerva,通过聚合 GPU、网络、存储、调度器和工作负载的遥测数据,为 AI 工厂提供端到端可观测性。平台每小时分析数十亿数据点,构建动态知识图谱,将相关告警归并为单一事件并给出可能的根因,帮助团队从被动维护转向主动维护。
Google DeepMind、Google Research 与 WRI、IIASA 发布 ForTy 2020 全球地图,将每块 10x10 米土地分为六类森林与土地利用类型,并附 2017 至 2025 年逐年变化时间序列。
OpenAI 介绍了其前沿部署工程(Forward Deployed Engineering, FDE)的定位与工作方式。FDE 团队直接与客户协作,把 OpenAI 的模型能力落地到客户的实际业务场景中。
NVIDIA 与欧洲多国政府及合作伙伴合作,用开源模型在医疗、就业、政务等领域推进主权 AI 应用。
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示多家欧洲机构部署其 Earth-2 开放 AI 天气与气候模型。最新成员 StormScope EU 基于 EUMETSAT 卫星观测,通过 16 个 Meteosat 通道以 10 分钟间隔预测欧洲云况演变。
NVIDIA 宣布多项技术落地欧洲零售业:Shopify 对 Nemotron 3.5 Lightning 做后训练,内部基准准确率超越领先前沿模型,推理成本降低 90%、响应快 7x;借助 CCluster vLLM 优化,另五个场景实现最高 12x 推理成本降低。
各公司正基于 NVIDIA DSX AI Factory 平台把电网与 AI 工厂作为统一系统进行规划、仿真和运行,以应对电力成为最大基础设施瓶颈的问题——目前美国有超 3000 亿美元设备积压、超 200GW 项目排队并网。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增 Cosmos Data Factory 五个云端蓝图、Cosmos Framework 智能体技能与 Cosmos 3 Nano 仿真模型变体,覆盖物理 AI 数据、训练与部署全流程。
在 GTC Berlin 上,欧洲多家金融机构基于 NVIDIA 加速计算和开放权重模型构建自有智能系统。Revolut 以单一基础模型 PRAGMA 服务 8000 万客户并可扩展 3 倍;bunq 的智能体助手 Finn 在 Nebius 上以相当于顶尖闭源模型 60% 的单次回答成本运行;Starling Bank 成为首家在英国主权云上训练智能体模型的银行。
Cloudflare 使用 OpenAI Daybreak 调查漏洞并提出待审查的修复方案。其开发者还使用 Codex 加快构建速度并提升代码质量。
AWS Solutions Architecture 团队发布 Deep Insight,一个开源的编排式多智能体数据分析系统,并分三篇系列讲解生产化经验。
推荐理由:AWS 团队以开源项目 Deep Insight 为例,逐层拆解多智能体系统落地的五个生产挑战及对应架构方案,附代码与部署细节。
这是一篇配置指南,讲解如何通过 AWS PrivateLink 让 Amazon Quick 在不经过公共互联网的情况下访问本地私有数据源。
AWS 用 Strands Agents 构建了自适应智能体智能框架 AAIF,用本地小模型 llama3.2:1b 做编排决策,把常规任务留在本地运行,复杂请求再路由到 Amazon Bedrock 云端模型。
OpenAI 说明其如何与分发合作伙伴合作,执行一致的防护措施,支持负责任的模型访问,并在使用政策(Usage Policies)中明确相关期望。