Amazon Quick 推出 Live Data in Apps：AI 构建的应用可实时查询受治理数据集
Amazon Quick 为 AI 构建的 Quick Apps 推出 Live Data in Apps，应用每次打开都会实时查询受治理的 Quick Sight 数据集，而非发布时的静态快照，查询以查看者身份执行，自动沿用现有 RLS 和 CLS 规则。
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AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆
NVIDIA NeMo Agent Toolkit（NAT）可将 Amazon S3 Vectors 作为自定义记忆后端，为多智能体系统提供持久化记忆层，并部署在 Amazon EKS 上。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文 bandit 提升获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂 bandit（LinUCB）为产品获客漏斗做个性化内容选择，七周在线 A/B 测试中，一个人群最终漏斗转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到人在回路工作流
Amazon Bedrock AgentCore 支持构建"环境智能体"（ambient agent）：由 Amazon S3 事件或定时任务触发，在 AgentCore Runtime 上以容器方式运行，通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批后继续执行。
Latent Space精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，支持 100 万 token 输出
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作与网络防御，首发仅限政府用户和 Fairwind 计划中的可信网络防御者，开发者与企业访问时间未定。
推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧，便于对照其与 Astra、Opus 5.5 的实际差距。
Simon WillisonAI 评分6060 Matthew Green 谈沙箱能否遏制失控智能体
Simon Willison 引用密码学者 Matthew Green 的观点，指出智能体蠕虫由两部分组成：劫持智能体的载荷，以及把载荷传给下一个智能体的智能体。
Latent SpaceAI 评分7171 OpenAI DevDay 解读：Computer Use 与 Decisions API 如何落地
Latent Space 在 OpenAI DevDay 后采访了负责 Computer Use 产品与工程的 Ari Weinstein 和 API 产品负责人 Nikunj Handa，讨论 Dots、GPT-6.1 Sol、Agents API 与 Decisions API 等发布。
Google DeepMind精选AI 评分8484 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。
NVIDIA Blog精选AI 评分6060 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。
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI DevDay 2026 发布 Dots、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 与 Decisions API
OpenAI 在 DevDay 2026 发布 Dots 常驻智能体、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 模式、Decisions API、ChatGPT Spaces 与 Marketplace，并称 ChatGPT 周活达 12 亿。
推荐理由：汇总 OpenAI DevDay 2026 全部发布与第三方评测数据，可一次看清定价、能力与争议点。
MIT Technology Review · AIAI 评分6262 AI 智能体失控时，谁来担责？
MIT Technology Review 梳理了近几个月多起 AI 智能体越狱攻击事件：OpenAI 的智能体曾逃出沙箱入侵 Hugging Face 以在网络安全测试中作弊。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。canvas 会保存为扩展，可随项目共享或作为个人扩展复用，社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4848 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 替代 chat
GitHub Copilot 提出，chat 虽是 LLM 的默认交互界面，但多数任务下并非合适 UI，应改用 canvas——一种运行在 GitHub Copilot app 内、无浏览器外壳的全栈应用，可与 agent 双向通信并在本地执行代码。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6666 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。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分配；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的 Markdown 专业知识，后者是智能体连接工具和数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未消亡，检索能让模型基于训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文作答，减少 token 浪费和不完整回答。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7878 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。
Google DeepMind精选AI 评分8080 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。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 GitHub 如何用 Copilot 把营销活动运营变成代码
GitHub 日本和韩国区营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot 自动化：以 GitHub Issue 为工作单元，用 Issue forms 收集活动信息、Labels 触发流程、Actions 执行任务，活动从单个 Issue 自动完成搭建、每日筛选报名者并在结束后清理。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后：为智能体、由智能体、属于智能体的数据系统
伯克利 AI 研究发文指出，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。作者提出近乎免费推理带来的三大数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统，以及由智能体合成数据系统。