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  1. AWS Machine Learning Blog62

    GLM 5.3 上线 Amazon Bedrock

    智谱（Z.ai）的 GLM 5.3 已在 Amazon Bedrock 上线，这是一个 753B 参数的 MoE 模型，面向编码和长周期智能体任务，可通过全托管 API 调用，支持跨区域推理、提示词缓存和服务层级。

    推荐理由：GLM 5.3 在 Bedrock 上线，文中给出提示词缓存与安全测试智能体的完整调用示例，可据此评估托管开源模型的落地方式。

  2. GitHub Blog · AI & ML60

    GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准

    GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 219 个 pull request、覆盖 19 种语言。

    推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径，读者可据此理解离线指标与线上实验的对应关系。

  1. AWS Machine Learning Blog60

    在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体

    AWS 团队介绍如何用 Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习（MTRL）微调 Qwen3.6-27B 搜索智能体，仅调整 max_epochs、global_batch_size、rollout_max_concurrency 三个超参数，其余走默认值。

    推荐理由：AWS 团队公开了用 SageMaker AI 多轮 RL 微调搜索智能体的完整配置与四个基准的实测对比，可迁移到自有检索场景。

  1. Google DeepMind84

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者，起价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。

    推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准与内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。

  1. NVIDIA Blog60

    NVIDIA 与 CoreWeave 将 Vera Rubin NVL72 投入生产，Cognition 为首家客户

    CoreWeave 宣布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统搭配 Spectrum-X 102.4T 以太网在 CoreWeave Cloud 上可用，Cognition 成为首个在生产负载上运行该系统的客户。

    推荐理由：CoreWeave 上线 Vera Rubin NVL72 并公布 Devin 实测吞吐数据，可据此判断智能体编码负载的算力成本走向。

  1. GitHub Blog · AI & ML66

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体，自动完成 C/C++ 模糊测试全流程

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，智能体就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。

    推荐理由：GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体，并公开了完整实现与运行方式。

  1. GitHub Blog · AI & ML78

    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，代码主要由 AI 智能体编写，分布在 128 个 PR 中增量落地，而非一次性切换。

    推荐理由：作者以亲历者身份复盘用 AI 智能体把 Copilot 运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整过程，给出可迁移的多智能体协作与缓存策略。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，前者面向规模与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。

    推荐理由：官方给出两款语音模型的基准成绩、定价定位与开发者接入路径，可据此判断语音智能体的落地条件。

已经到底了