在 Amazon SageMaker HyperPod 上用 SkyRL 加速多模态 RL 训练
在 Amazon SageMaker HyperPod 上使用开源 RL 框架 SkyRL,通过 GRPO 对 Qwen3-VL-8B 视觉语言模型进行多模态强化学习后训练,在固定 64 个迷宫评测集上把解迷宫成功率从 43.75% 提升到 95% 以上。
在 Amazon SageMaker HyperPod 上使用开源 RL 框架 SkyRL,通过 GRPO 对 Qwen3-VL-8B 视觉语言模型进行多模态强化学习后训练,在固定 64 个迷宫评测集上把解迷宫成功率从 43.75% 提升到 95% 以上。
NarrateAI 在 Amazon Bedrock 上通过五项技术实现约 99% 的数值准确率并实时流式返回响应,服务超过 4000 名 AWS 高管。这五项技术分别是自适应流水线编排、跨账户多模型故障转移、实时流式评估、复合评估框架和数据准确性验证,其中约 90% 的查询走单次快速路径,仅约 10% 走并行批处理路径。
阿里云 Qwen 团队开源的 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 已上线 Amazon SageMaker JumpStart,可部署到全托管实时推理端点,仅需几秒参考音频和对应文本即可克隆音色,无需重新训练。
Datacor 将 Amazon Quick Sight 嵌入 TrackAbout 解决方案,为工业气体与焊接分销商提供交互式仪表盘和自然语言搜索,业务用户无需提 IT 工单即可查询租赁数据。
Amazon SageMaker HyperPod 搭配 Qumulo 的 Cloud Native Qumulo(CNQ)与 Cloud Data Fabric(CDF),可让训练集群跨 AWS Region 直接读取远端数据集而无需复制数据或改动代码。
GitHub Copilot 应用引入 canvas——一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,也能调用第三方 API 或在本地执行代码。
Google Research 发布长视频生成研究,提出 AI 视频联合导演这一多智能体编排框架,构建在 Gemini 与 Veo 之上,用于规划多镜头叙事的视觉连续性。
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,它就能识别入口点、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类并生成漏洞报告。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在原生实时对话模型上加入近实时视频生成,形成能听、能看、能说的动态视觉形象,即日起在 Gemini Enterprise 上线。
AWS 发布 WhisperX Deep Learning Container,在 OpenAI Whisper 基础上加入批处理推理、wav2vec2 强制对齐的逐词时间戳和说话人分离,可部署到 Amazon SageMaker AI 实时或异步端点,无需自建镜像。
企业可用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 与 MCP 构建多账户 AI 智能体架构,让各业务线数据留在自己的 AWS 账户内,仅在查询时按需流出。
Aderant 基于 Amazon Bedrock 调用 Amazon Nova Lite,为 38 人的 SierraOps 团队构建了智能工单分析器,自动完成工单上下文收集、分类与路由。
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,通过投机解码在不改变输出质量的前提下提速,端侧解码最高 3.13x、H100 上最高 2.66x,端到端最高 2.62x 和 2.27x。
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。
Remedy Entertainment 的 CONTROL Resonant 已在发售当日登陆 GeForce NOW,Ultimate 会员可以 GeForce RTX 5080 级性能串流,支持 NVIDIA DLSS 4、光线追踪、NVIDIA Reflex 和最高 5K HDR,无需 100GB 本地安装。
荷兰零售商 HEMA 基于 MCP 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建了内部 AI 助手 HAL,把原本分散在多个门户和 wiki 中的知识集中到一处,并直接送进 Kiro、Claude 等团队日常使用的工具中。
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,以应对超大 diff 与评论带来的渲染压力,实测对象是一个包含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 pull request。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,评论等动态块则采用有界高度、延迟测量,并把修正锚定在用户当前浏览位置。
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。
Google DeepMind 公布 Private AI Compute 架构更新,将持久化、跨设备的 AI 记忆引入云端,同时保持端侧级别的隐私标准。新架构把数据封存在加密存储中,解密密钥只保留在用户设备上,模型需要访问时通过端到端加密通道连到云端安全隔离区(secure enclave),在隔离内存中临时解密、保存新上下文后立即重新加密。
OpenAI Academy 迎来两周年,目标是把 AI 技能带给更多社区。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,前者面向角色设计与逐行表演指导,后者面向高并发配音与语音智能体。
NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 在数据中心系统实验室负责新产品量产前的硬件验证,她最难忘的时刻之一是 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统层面成功枚举。她将验证工作比作破案,目标是在客户发现问题之前先发现并复现问题,覆盖从托盘、机架到集群和客户 AI 工厂的全流程。
OpenAI 将其 Daybreak 计划的访问权限扩展至乌克兰政府,用于支持民用基础设施的网络防御。
Ringg 基于 GPT-5.6 打造的多语言 AI 智能体可解决最多 65% 的客户来电,覆盖语音、聊天、WhatsApp 和网页渠道。相比 GPT-4.1,其成本降低 90%。
OpenAI CEO Sam Altman 在联合国安理会发表讲话,讨论 AI 安全、人类控制与国际合作。
invideo 借助 GPT-6 Astra 实现更精准的剪辑规划,调色与色彩校正效率提升 3 倍,并在一天内生成 50 个自定义特效。
Harvey 借助 GPT-6 Astra 生成结构更清晰、更贴合上下文的法律文书,让律师得以专注于策略。
OpenAI 发布 MentalHealthBench,一个由专家参与构建的基准,用于评估 AI 在真实心理健康对话中回复是否有帮助且安全。
NVIDIA 在新加坡 AI Day 上联合合作伙伴展示东南亚 AI 落地进展,新加坡 HTX 正基于 Nemotron 3 Super 与 Nemotron 3 Nano Omni 模型研究公共安全 AI。
ChatGPT Ads 扩展至东南亚和台湾,覆盖超过 60 个国家和地区,符合条件的企业可借此触达更多用户。
Airbnb 正在扩大 GPT-6 Astra 及 OpenAI 前沿模型的使用范围,帮助工程团队排查 bug、设计系统并加快交付。
OpenAI 与 Grab 联合推出区域项目 GO Forward with AI,计划帮助东南亚 30,000 名合作伙伴掌握实用 AI 技能。该项目面向 Grab 合作伙伴群体,聚焦实际应用能力的培养。
OpenAI 为 GPT-6 改进提示词缓存,带来更高的缓存命中率、新的诊断能力、显式断点以及可降低延迟和成本的控制项。
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型,将前沿智能带入日常工作,两者在能力与成本上有不同的平衡取向。
NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 大会上发布 Isaac ROS 5.0,这是一套基于 ROS 的 GPU 加速软件包集合,新增智能体工作流与平台支持,帮助开发者更快构建、定制和部署机器人应用。
Parallel 的智能体借助 GPT-6 Astra 研究并综合劳动力市场数据,耗时和成本均降至此前模型的一半。
英国 AI Security Institute(AISI)正采用 EvalEval 的 Every Eval Ever schema 和 Evaluation Cards 平台公开分享评测结果,以提升评测科学的可复现性。
OpenAI 提出针对前沿模型与防护措施的第三方 AI 安全评估优先事项与原则,强调评估需严谨、安全且独立。
oMLX 作者兼维护者 Jun Kim 加入 Hugging Face,全职投入 MLX 社区建设。oMLX 将从副业转为有资金支持的长期项目,仍保持 Apache 2.0 开源协议,由 Jun 继续领导,目标是提升稳定性并加快开发。
Hugging Face 为 transformers 加入 GGUF 支持,用户可从 Hub 选取量化检查点,用 from_pretrained 传入 gguf_file 即可在本地生成,无需额外配置。