如何用 EDB Postgres AI 和 Amazon Bedrock AgentCore 为 Agentic AI 构建语义层
这篇文章展示如何在 EDB Postgres AI 中，通过 AIDB 扩展在运营 Postgres 数据库内构建语义层（SemKB），并在 Amazon Bedrock AgentCore 上运行 Strands Agents 智能体来回答客户 360（C360）问题。
#数据/训练
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444
OpenAI NewsAI 评分4949 OpenAI 将遵循统一的 robots.txt 信号，帮助网站表达 AI 训练偏好
OpenAI 宣布将遵循共享的 robots.txt 信号，帮助网站运营者向参与的提供商传达其 AI 训练偏好。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6363 Property Finder 在 Amazon Bedrock 上修复评测偏差并用 Llama 4 Maverick 17B 降低 86% 成本
Property Finder 与 AWS Generative AI Innovation Center 发现其 96.8% 的评测标签直接继承自现有 VLM 的预测，导致替代模型被系统性低估。
推荐理由：文章指出用现有模型预测充当标注会扭曲模型对比，并给出重建专家标注与演化式提示词优化的可迁移方法。
Google ResearchAI 评分5050 Google 提出 sleep 框架：让 LLM 在持续学习中把短期记忆固化为长期参数
Google Research 提出面向 LLM 持续学习的 sleep 框架，让模型在主动交互期与离线睡眠期之间交替，将脆弱的短期上下文固化进稳定的长期参数。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 Amazon SageMaker AI 多轮强化学习实操指南：以 Wordle 为例
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 NewsAI 评分3030 OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 用数千个 AI 智能体挖掘生物数据新研究线索
OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 合作，使用分布式 AI 智能体分析数百万脑细胞数据，找出有前景的研究线索。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 i14 的 Laplace 3B 线性注意力模型如何在 AWS Trainium2 上以原生 PyTorch 完成训练与服务
i14 推出线性注意力模型 Laplace 3B，用 Gated Linear Attention 将推理状态固定在每序列 29.5 MB，不随上下文增长。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4747 在 Amazon SageMaker HyperPod 上微调 GPT-OSS-20B 实现多语言推理
GPT-OSS-20B 是开源权重推理模型，但即使要求用法语、德语、西班牙语或意大利语思考，它仍默认用英语进行 chain-of-thought，基线在 50 例多语言测试中仅 22% 用目标语言推理。
Microsoft ResearchAI 评分4444 Microsoft Research 推出 StudentSim：用模拟学生改进 AI 导师训练评估
Microsoft Research 推出研究系统 StudentSim，基于公开去标识化的学习者记录为每个学生训练个性化模拟器，用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 导师，非产品、不替代教师。配套的 StudentSimEval 基准覆盖国际象棋、二语英语写作和数学三个领域，从行为保真度和对导师引导的响应度两个维度评估，StudentSim 在两项上均超越领先基线。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2626 用 Amazon SageMaker HyperPod 实现跨团队 GPU 集群隔离与公平共享
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构，让多个团队共享同一 GPU 集群。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 介绍如何通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群，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，让基础设施团队继续掌管集群运维，ML 团队在项目环境中使用已批准的算力。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，给出约 3500 行代码的智能体 RL 框架与真实 harness 训练路径，可据此评估训练与部署一致性问题。
NVIDIA BlogAI 评分2222 电信运营商为何将 AI 战略建立在开放模型之上
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，并公开完整微调流程。
OpenAI NewsAI 评分2222 Jump Trading 如何用 ChatGPT 扩展量化研究
Jump Trading 正借助 OpenAI 扩展量化研究，通过运行时间更长的 AI 工作流，把多个数据源与人工审核结合起来。该模式让量化研究流程在引入 AI 的同时保留人的把关环节。
NVIDIA BlogAI 评分2222 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 工厂投资回报由三要素决定：每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
NVIDIA BlogAI 评分1818 NVIDIA 开放 2027–2028 研究生奖学金申请，最高 6 万美元
NVIDIA 第 26 届研究生奖学金项目面向全球开放申请，聚焦 AI、机器学习、自动驾驶、计算机图形、机器人、医疗和高性能计算等领域，每位学生最高可获 6 万美元。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用太阳风观测与AE、Dst指数预报，结合纬度、地质电导率等本地数据，为美国本土66,935座变电站生成30-60分钟前的空间天气风险预测。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使其在数字模型和合成出的实体蛋白质上均可验证，同时保持生物功能。
推荐理由：DeepMind 把水印从数字内容延伸到合成生物，读者可了解其在 DNA 合成筛查与数据库标注上的验证思路。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Microsoft ResearchAI 评分1818 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。实验室与新加坡医疗生态合作探索多模态医疗 AI 和自进化诊断智能体，并联合 EDB 于 2026 年 2 月举办物流与交通 AI 高管圆桌会。
Microsoft ResearchAI 评分4444 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型用学习式重排序整合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的互补预测，在十项挑战性多步合成目标中成功九项，优于 de novo 模型的五项、编辑模型的四项和基线 NeuralSym 的两项。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源，读者可据此了解基因组变异解读的规模化路径。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，用蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以应对长程交互中上下文无法无限扩展的问题。在协作编程基准 CollabBench 上，采用基于重构的信念评分后，ABBEL 把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 AI 研究团队指出，GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。作者提出近零推理成本下的三大挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、以及由智能体合成的数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索，并重塑梯度，让动作获得清晰信号、避免穿过高维视觉模型的脆弱"状态-输入"梯度，使基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。
Berkeley AI ResearchAI 评分2828 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层次结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分2626 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像任务预测性能
伯克利 AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化信息含量，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测下游重建性能，优化后的设计可媲美端到端方法，且内存和算力需求更低。