Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 披露其 Agent Mode 在 Amazon Bedrock 上的生产架构，用于支撑 4000 万开发者的 API 测试、文档、发现与实现工作。
#部署/工程
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 Simon WillisonAI 评分2020 ttok 1.0 发布：默认 tokenizer 从 GPT-4 切换至 GPT-5/GPT-6
Simon Willison 发布 ttok 1.0，将默认 tokenizer 从 GPT-4 切换为 GPT-5/GPT-6。
Simon WillisonAI 评分1212 ttok 0.4 发布：新增 --list-models 命令
Simon Willison 的 token 计数 CLI 工具 ttok 发布 0.4 版，修复了 Click 警告、更新了 CI，并新增 --list-models 命令用于列出可用模型。该工具基于 OpenAI 开源的 tiktoken 库，支持通过 uvx 直接运行，例如 `cat file.txt | uvx ttok`。
NVIDIA BlogAI 评分3838 NVIDIA Omniverse 如何用前沿 AI 智能体把想法变成仿真应用
NVIDIA 开发者正用 GPT-6 Astra、Claude Fable 5 等前沿模型驱动 Omniverse 库，通过自然语言指令搭建仿真应用。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4141 BlockRun 与 Incarna 如何用 Amazon Bedrock AgentCore payments 实现 AI 智能体按次付费推理
Incarna 借助 Amazon Bedrock AgentCore payments，让智能体通过 x402 按次向 BlockRun 支付模型推理费用，将接入 x402 支付支持的工作量从数月缩短到数天，并已把端到端按次付费推理流程投入生产。
Latent SpaceAI 评分3636 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈"合成超级智能"：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出"合成超级智能"（synthesis superintelligence）路线：以物理实验为环境的强化学习、AI 材料表征、DFT 与高通量实验室，让模型学习做科学的全过程而非只看已发表结果。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 如何用 Amazon SageMaker HyperPod 实现跨团队 GPU 集群隔离与公平共享
Amazon SageMaker HyperPod 多租户参考架构发布，让多个团队共享同一套 HyperPod EKS 集群。
OpenAI NewsAI 评分2222 Oracle 如何用 ChatGPT 和 Codex 把数天工作压缩到几分钟
Oracle 在招聘、工程和运营环节借助 ChatGPT Work 与 Codex，把专家知识转化为快速、可复用的工作流，将原本需要数天的工作缩短到几分钟。
NVIDIA BlogAI 评分1212 《Gears of War: E-Day》登陆 GeForce NOW
《Gears of War: E-Day》本周正式上线 GeForce NOW，Ultimate 会员可以 GeForce RTX 5080 级性能在云端体验，并支持 NVIDIA DLSS 和 NVIDIA Reflex。Fire TV 用户很快可直接通过 Amazon 购买 GeForce NOW 会员。本周 GFN Thursday 共带来 10 款游戏，其中 7 款为新作。
OpenAI NewsAI 评分2222 LegalOn 将 Codex 成本减半，同时保持开发速度
LegalOn 将每日 Codex 预估成本削减 65%，同时保持开发速度不变。其做法是按任务匹配 Astra、Sol 和 Luna，并对预算进行策略性管理。
Ars Technica · AIAI 评分4242 Nvidia 押注物理 AI，瞄准更安全的 Robotaxi 与人形机器人
Nvidia 正大力押注物理 AI，推出面向物理 AI 的全栈安全解决方案，目标指向更安全的 Robotaxi 与人形机器人。该方案目前已被多家机器人公司采用。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、physical AI 与 agentic AI，但因其直接作用于物理系统，必须把安全与可靠性置于部署核心。
Latent Space精选AI 评分8080 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 层级约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，同日还下调了 Sonnet 5.5 与订阅计划价格。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的第三方评测、分层定价与同日 SDK 更新，可据此判断小模型在智能体工作流中的成本位置。
Ars Technica · AIAI 评分5858 微软发布会推出 Surface Laptop Ultra 与 Windows 11 新改动
微软在两年来的首场线下活动中发布新款 Surface Laptop Ultra，并公布 Windows 11 的一系列改动，同时展示本地 AI 与智能体工作流如何改变个人计算。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分7171 Claude Haiku 5.5 上线 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。
推荐理由：文章给出 Haiku 5.5 在 Bedrock 上的接入方式与成本定位，可据此判断它在多智能体分层中的分工。
NVIDIA Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 与 Microsoft 发布 RTX Spark 笔记本及 Windows 智能体基础设施
在旧金山 Microsoft 活动上，NVIDIA 与 Microsoft 公布面向 Windows PC 的智能体软硬件方案：Microsoft 宣布 OS 级基础设施 Microsoft Execution Containers（MXC）正式可用，让智能体在系统控制下安全持久地在后台运行。
推荐理由：NVIDIA 与 Microsoft 把智能体运行所需的系统级容器和本地算力一并给出，读者可据此判断本地智能体的落地条件。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3131 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 新增实时 ACL 校验层，在查询时直接向 Google Drive 等权威源核实权限，与原有的预检索过滤组成两阶段方案。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub 推出基于 ModernBERT 的通用密钥检测模型，扩展推送保护
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 合作微调的 ModernBERT 分类器，用代码上下文识别非结构化密钥，候选批次评估耗时低于 2 毫秒，可将可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由：GitHub 用九个季度的密钥泄露数据说明防护为何要跟上代码生成速度，并给出新分类器的落地范围。
Microsoft Research精选AI 评分8080 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行轻量智能体 RL 框架，直接训练真实 harness
微软研究院亚洲团队开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体 RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习，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，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入 RL 训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 超越节省工时：如何为智能体自动化构建商业论证
AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量、变更韧性与维护成本四个维度衡量智能体自动化的价值。该框架强调释放的工时只有转化为实际支出削减或可衡量的再部署产出才能计入 P&L，并以理赔分诊流程为例演示如何分池计算收益。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 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 万家客户提供带来源引用的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用后，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条洞察。
Latent SpaceAI 评分6060 Kubernetes 创始人谈 Stacklok 如何把编码智能体搬上云端
Latent Space 采访了 Kubernetes 两位创始人 Craig McLuckie 和 Joe Beda，他们创办的 Stacklok 已从软件供应链安全转向基于 Kubernetes 的智能体方案。
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和软件对公司 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。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA Inception 初创公司如何用 AI 补齐乳腺癌诊疗缺口
NVIDIA Inception 计划中的多家初创公司正用 AI 覆盖乳腺癌筛查、风险评估与治疗规划环节。iSono Health 的 FDA 认证 ATUSA 可穿戴 3D 超声系统约两分钟完成单侧乳房标准化扫描，称灵敏度比手持 2D 超声高 28%；Whiterabbit.ai 的 WRDensity 已用于数十万患者；Ataraxis AI 则用病理切片预测治疗反应与复发风险。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 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 亿参数模型在设备端运行。
推荐理由：原文给出 64GB 新配置的价格、上市时间与双机集群性能数据，可据此判断本地跑大模型的成本与扩展方式。
NVIDIA Blog精选AI 评分7676 NVIDIA GPU 如何加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，并面向 OpenAI API 以及符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放。
推荐理由：原文给出 Ultrafast 模式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。
Microsoft ResearchAI 评分3232 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
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习流水线，结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
OpenAI精选AI 评分6060 OpenAI 推出 Ultrafast 高速档：Codex 生成速度最高提升 8 倍
OpenAI 推出名为 Ultrafast 的高级速度档位，在 Codex 中 token 生成速度最高提升 8 倍，达到每秒 300 tokens，在 API 中最高提升 6 倍。
推荐理由：OpenAI 公布 Codex 与 API 的提速档位和具体 token 速率，读者可据此判断高频编码场景的响应变化。
OpenAI精选AI 评分6060 OpenAI 升级 Codex Security Cloud，默认接入 Daybreak Blue 网络安全模型
OpenAI 宣布 Codex Security Cloud 迎来重大升级，默认包含通过 Daybreak Blue 访问具备网络安全能力的模型。该功能可扫描整个 GitHub 仓库、持续审查新提交、调查并去重发现的问题，并准备好修复方案供审阅，即使笔记本关闭也能运行。它以插件形式在 Codex 桌面端和网页端提供。
推荐理由：官方给出 Codex Security Cloud 的扫描、审查与修复准备能力，读者可据此判断安全审查流程的变化。
Andrew NgAI 评分5858 Andrew Ng：OpenWorker 将基于 Nvidia OpenShell 为 AI 智能体提供沙箱
Andrew Ng 表示，OpenAI-Hugging Face 被攻击事件源于沙箱机制薄弱，Nvidia 开源 AI 智能体沙箱工具是好事。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 替代 chat
GitHub 认为 chat 并非与 LLM 交互的最佳界面，在 GitHub Copilot app 中推出 canvas——一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈应用，可与 Copilot agent 双向通信并调用本地代码和第三方 API。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对包含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的超大 PR。其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态块几何两个独立域，代码行高提前精确计算，评论等动态块则按稳定 key 锚定到文件、行和侧，惰性测量并只做小幅修正，从而避免滚动跳变。
Microsoft Research精选AI 评分6262 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系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 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：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链与开源入口。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google 为 Private AI Compute 引入服务端持久记忆
Google 公布 Private AI Compute 的新技术能力，将持久化服务端记忆引入该平台，使 AI 助手能跨设备保留上下文，同时维持设备端级别的隐私标准。
推荐理由：Google 给出私有 AI 计算持久记忆的架构细节与验证方式，可据此判断云端长期记忆如何兼顾设备端隐私。
Anthropic精选AI 评分6262 Anthropic 用 Claude 优化 30 多个生物分子开源模型推理，平均提速 4 倍并开源代码
Anthropic 在最新 Science Blog 中介绍，Claude 为 30 多个生物分子开源模型优化推理，平均提速 4 倍，部分工作是为 GPU 编写定制软件。这些模型原本用于分子系统结构建模、类药物分子设计和基因突变影响预测，但运行成本高昂。Anthropic 表示将开源全部优化代码。
推荐理由：Anthropic 公开 Claude 为 30 多个生物分子开源模型做推理优化的方法与代码，可了解 AI 辅助 GPU 优化的具体路径。
Andrew Ng@AndrewYNg精选AI 评分6262推荐理由：吴恩达基于访谈与团队实践，把编码智能体的使用拆成规划、执行、部署三阶段与五项核心技能，便于对照自查。
Andrew NgAI 评分3838 吴恩达发布 AI 工程技能图谱：软件工程基础
吴恩达发布 AI Engineering Skills Map，梳理 agentic coding 时代软件工程基础需掌握的五大能力：全栈应用构建、数据管理、系统架构设计、系统安全与可靠性、生产环境扩展与运维。
Andrew Ng精选AI 评分6060 Andrew Ng 的 OpenWorker 发布新版本，内置代码漏洞与供应链安全智能体
Andrew Ng 宣布开源智能体 OpenWorker 发布新版本，新增面向安全流程的多项功能。新版本内置三类网络安全智能体，分别扫描代码漏洞、扫描依赖中的供应链注入，以及检查云安全配置的攻击面，让开发者在部署前完成更多安全工作。
推荐理由：OpenWorker 新版本把安全扫描能力做成内置智能体，并说明开源 harness 可审计、模型可自选，读者可据此判断本地安全智能体的落地方式。
Andrew NgAI 评分3838 吴恩达详解 AI 工程技能图谱：构建与部署 AI 应用
吴恩达发布 AI Engineering Skills Map 长文，详解四大顶层技能之首"构建与部署 AI 应用"，该图谱基于大量招聘信息、专家访谈与问卷分析得出。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核当作知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。
推荐理由：读者可看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对性能差距的具体贡献。