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星期三

  1. The Next Platform

    Tensordyne 发布 Napier 推理芯片,用对数运算替代矩阵乘法

    Tensordyne 公布其 Napier AI 推理引擎架构,核心思路是把数据转成对数后用加法替代矩阵乘法,官方称相比 Nvidia 和 AWS 的混合架构性能提升一个数量级以上,价格与功耗更低。Napier 采用 3nm 工艺、1380 亿晶体管,支持 NVFP4、FP8、FP16,FP8 稠密算力 2.1 petaflops,配备 144 GB HBM4 和 256 MB SRAM,单芯片功耗 300 瓦,对比 B300 GPU 的 1200 瓦。公司计划 2026 年底开放云端访问,2027 年第一季度向客户交付 beta 版 TDN Pod 系统,2027 年第二季度末开始出货。

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星期三

  1. The Register

    ServiceNow 扩展 AI Control Tower,新增智能体终止开关与 MCP 服务器

    ServiceNow 在 Australia 平台版本中扩展 AI Control Tower,覆盖发现、观测、治理、安全和度量五个领域,新增 30 个企业连接器,可发现运行在 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 以及 SAP、Oracle、Workday 上的 AI 资产、模型、智能体和提示词。演示中系统检测到针对定价智能体的提示词注入攻击,借助 Veza 的访问图谱定位影响范围并自动触发终止开关。ServiceNow 同时发布 Action Fabric,通过正式可用的 MCP 服务器让 Claude、Copilot 等外部智能体触发受治理的企业流程,Anthropic 是首个设计合作伙伴。

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星期六

  1. Browser Use精选

    Browser Use 发布 BUX:预装 Claude Code 与 Browser Harness 的 24/7 远程 VM

    Browser Use 发布 Browser Use Box(BUX),一台预装 Claude Code 和 Browser Harness 的 24/7 远程 VM,可通过 Telegram、网页或 SSH 控制。VM 基于预烘焙 AMI,启动耗时 30-60 秒,运行在零 AWS 权限的受限 IAM 角色下;Telegram 对接同一个恢复的 Claude Code 会话以保持上下文,浏览器会话每 240 分钟轮换。架构已开源,团队版托管试点为每月 1000 美元。

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星期三

  1. Mistral AI

    Mistral AI 推出 Le Chat Enterprise

    Mistral AI 推出由 Mistral Medium 3 驱动的 Le Chat Enterprise,为企业提供智能体构建器、自定义数据与工具连接器及知识库等统一 AI 功能,相关功能将在未来两周陆续上线。该产品支持自托管、公有云、私有云或 Mistral 云部署,现已登陆 Google Cloud Marketplace,并将很快上线 Azure AI 和 AWS Marketplace。

    al AI 推出由 Mistral Medium 3 驱动的 Le Chat Enterprise,为企业提供智能体构建器、自定义数据与工具连接器及知识库等统一 AI 功能,相关功能将在未来两周陆续上线。该产品支持自托管、公有云、私有云或 Mistral 云部署,现已登陆 Google Cloud Marketplace,并将很快上线 Azure AI 和 AWS Marketplace。 · Mistral AI introduced Le Chat Enterprise, powered by Mistral Medium 3, as a unified enterprise AI platform with agent builders, custom data and tool connectors, and knowledge bases, with the features rolling out over the next two weeks. It supports self-hosted, public-cloud, private-cloud, and Mistra

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星期五

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    AWS将Continuum代码漏洞检测与修复功能正式可用

    AWS于2026年10月23日将Continuum的代码漏洞检测与修复功能正式开放使用。该服务可在代码仓库中查找并验证漏洞,结合AWS环境信息判断攻击者能否触达漏洞及可进一步访问的资源,按业务影响排序并给出修复建议;在隔离沙箱中复现漏洞时提供PoC代码和复现步骤,修复以Pull Request形式提交到关联的GitHub仓库,需人工审核后才会应用。目前该功能仅在美国东部(弗吉尼亚北部)和美国西部(俄勒冈)区域提供。AWS在10月5日公布的基准测试中称,Continuum在CyberGym-E2E上完成920项任务中的819项,端到端成功率为89.0%,此前公开最高成绩为65.9%;但补丁同时修复基准所指定历史漏洞的比例仅为37.8%,此前公开最高为26.2%。该基准只覆盖139个开源项目中的C/C++内存安全漏洞,且测试由AWS自行执行。

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  2. 事实所属事件

    AWS将Continuum代码漏洞检测与修复功能正式可用

    AWS于2026年10月23日将Continuum的代码漏洞检测与修复功能正式开放使用。该服务可在代码仓库中查找并验证漏洞,结合AWS环境信息判断攻击者能否触达漏洞及可进一步访问的资源,按业务影响排序并给出修复建议;在隔离沙箱中复现漏洞时提供PoC代码和复现步骤,修复以Pull Request形式提交到关联的GitHub仓库,需人工审核后才会应用。目前该功能仅在美国东部(弗吉尼亚北部)和美国西部(俄勒冈)区域提供。AWS在10月5日公布的基准测试中称,Continuum在CyberGym-E2E上完成920项任务中的819项,端到端成功率为89.0%,此前公开最高成绩为65.9%;但补丁同时修复基准所指定历史漏洞的比例仅为37.8%,此前公开最高为26.2%。该基准只覆盖139个开源项目中的C/C++内存安全漏洞,且测试由AWS自行执行。

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  3. 事件2 条新闻 · 2 个事实

    LMSYS发布SGLang AWS Trainium插件Beta

    2026年10月22日,LMSYS与AWS合作发布SGLang Trainium插件Beta,该插件基于新发布的TorchNeuron构建,在Trainium2和Trainium3上支持LLM推理服务与RL rollout生成。初始覆盖Qwen3(dense)、Qwen3-MoE-30B-A3B、DeepSeek-V2-Lite、GLM-4和GLM-5.2/5.3,并支持数据并行、张量并行、专家并行、Radix Cache、BF16/FP8和异步调度。首次端到端异构RL运行中,SGLang在Trainium3上为Qwen3-MoE-30B-A3B生成rollout,Miles在单台H200节点上用Megatron训练GRPO策略。Beta目前仅限少量团队参与。次日,Amazon宣布开源TorchNeuron,这是一个把PyTorch代码转换为可在AWS Trainium上执行的操作的后端,已在其他加速器上运行的PyTorch代码几乎无需改动即可迁移。

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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    SageMaker AI训练会话正式可用

    2026年10月23日,AWS 宣布 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制的训练会话正式可用。用户可自行编写并协调训练循环,包括自定义损失函数和奖励信号;GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由 SageMaker AI 负责。该功能支持 SFT、DPO、RLVR、RLAIF 和多轮 RL,可选择 LoRA 或全量微调,目前支持 gpt-oss-20b、gemma-4-31B-it、Qwen3.6-27B 和 Qwen3.8-27B。计费按 SageMaker AI 处理的 token 计,奖励函数在用户环境打分时停止计费,且无需预留容量。

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星期四

  1. 事实所属事件

    LMSYS发布SGLang AWS Trainium插件Beta

    2026年10月22日,LMSYS与AWS合作发布SGLang Trainium插件Beta,该插件基于新发布的TorchNeuron构建,在Trainium2和Trainium3上支持LLM推理服务与RL rollout生成。初始覆盖Qwen3(dense)、Qwen3-MoE-30B-A3B、DeepSeek-V2-Lite、GLM-4和GLM-5.2/5.3,并支持数据并行、张量并行、专家并行、Radix Cache、BF16/FP8和异步调度。首次端到端异构RL运行中,SGLang在Trainium3上为Qwen3-MoE-30B-A3B生成rollout,Miles在单台H200节点上用Megatron训练GRPO策略。Beta目前仅限少量团队参与。次日,Amazon宣布开源TorchNeuron,这是一个把PyTorch代码转换为可在AWS Trainium上执行的操作的后端,已在其他加速器上运行的PyTorch代码几乎无需改动即可迁移。

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星期三

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    AWS将DuckDB集成进Aurora PostgreSQL

    2026年10月7日,AWS宣布在Amazon Aurora PostgreSQL中集成DuckDB,可直接读取并处理以Apache Iceberg等格式构建的数据湖数据,不再需要ETL转换。DuckDB是小型高速的OLAP引擎,采用支持并行执行的列式引擎,可读写CSV、Parquet、JSON格式,其中Parquet常用于S3上的大规模数据湖。据Publickey报道,DuckDB开发方DuckLabs于2026年9月成为AWS子公司,此次集成是该收购后推出的新功能。目前尚无后续发展事实。

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星期三

星期二

星期一

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Pydantic AI Harness 发布 AWSLambdaDurability

    2026年9月9日,Pydantic AI Harness 发布 AWSLambdaDurability 能力,使智能体可在 AWS Lambda 上持久运行。据官方文章,该能力把每次模型请求、函数工具调用、MCP 调用和动态工具集解析都记录为 AWS Lambda durable functions 的步骤,恢复执行时从存储结果中读取已完成步骤。使用时需在构建智能体时挂载该能力,并用 durable_agent_handler 改造处理函数,@durable_execution 必须位于最外层。步骤默认至少执行一次并带重试,副作用需保持幂等;改变步骤数量或顺序会使在途执行失效,需发布新版本并让旧版本执行完。目前尚无后续发展事实。

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星期三

星期三

  1. 事件7 条新闻 · 2 个事实

    Amazon推出TorchNeuron开源工具包

    2026年10月19日,Amazon推出TorchNeuron开源工具包,使AWS Trainium成为标准PyTorch设备。据PyTorch博客,该原生后端让模型代码只需改为 .to('neuron') 即可运行,基于PrivateUse1和torch.accelerator扩展点,支持eager、自适应eager与torch.compile,并覆盖DDP、FSDP2、张量并行等分布式API及NKI自定义算子;官方称已在10万个Hugging Face模型上做覆盖测试,计划10月20日以Apache 2.0协议在github.com/aws-neuron/torch-neuronx开放公测。Hugging Face同日发布介绍称,该插件支持eager模式、torch.compile及FSDP2、DTensor等分布式接口,10月20日起公开beta,可通过 pip install torch-neuronx 安装,Transformers、Diffusers、Accelerate、PEFT和TRL可直接在Trainium上运行,无需再经Optimum Neuron;文本生成方面前1

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    TwelveLabs Pegasus 1.5上线Amazon Bedrock

    TwelveLabs 的 Pegasus 1.5 视频语言模型已在 Amazon Bedrock 上线。据 AWS Machine Learning 发布的信息,该模型可把长视频转成带时间戳的结构化 JSON 元数据;新版本支持按用户定义的分段规则返回匹配片段、结合参考图像的多模态提示,以及无需预索引的即时处理,单次请求可分析最长 2 小时视频。模型通过 InvokeModel 和 InvokeModelWithResponseStream 调用,目前在美国西部(俄勒冈)区域提供。

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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Amazon Bedrock为所有Claude模型支持结构化输出

    Amazon Bedrock 已为所有 Anthropic Claude 模型支持结构化输出。据 AWS Machine Learning 2026 年 10 月 20 日发布的信息,该功能已在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点提供,可返回符合 JSON Schema 的响应,无需自定义解析或重试逻辑。其实现方式为通过约束解码在生成 token 时强制执行 schema,并提供 JSON Schema 输出格式和严格工具调用两种机制。编译后的语法缓存 24 小时,首次使用新 schema 的请求会略慢;递归 schema、外部 $ref 以及数值、字符串长度约束不被强制执行。目前尚无后续发展事实。

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星期五

  1. 事件2 条新闻 · 2 个事实

    SGLang原生支持并驱动Beam生产API

    LMSYS于2026年10月16日宣布,SGLang已原生支持Reflection的Beam模型,并用于支撑其生产API。Beam是501B参数、每token激活23B的MoE模型,原生1M token上下文窗口,计划以Apache 2.0发布;SGLang为其提供BF16、NVFP4和动态FP8支持、DFlash2投机解码与混合注意力前缀缓存。在4张NVIDIA GB300 GPU上以NVFP4运行OpenHands多轮智能体编码回放,并发32时达到每GPU 127.6K tokens/sec、每用户185.87 tokens/sec(p50)。同日,Reflection发布Beam模型权重,Ollama作为day-zero合作方限时免费提供并采用零数据保留;Beam总参数量约5010亿、每token激活约230亿,上下文窗口100万token,以Apache 2.0许可发布。后续AWS方面信息称,Beam权重已在Hugging Face发布,提供BF16、FP8和NVFP4三种checkpoint,并已在Amazon SageMaker JumpStart上线,也可通过SageMa

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星期日

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    AgentCore支持按次推理支付

    2026年10月9日,AWS 正式发布 Amazon Bedrock AgentCore payments,为 AI 智能体提供按需付费的托管能力,支持 x402 协议端点,其中包括 Amazon Bedrock 推理端点,使智能体可按次支付模型推理费用。据 AWS Machine Learning 发布的信息,Incarna 借助该服务让智能体逐次向 BlockRun 支付模型推理费用,集成工作从原计划的 2 至 3 个月缩短到 3 天,约 200 行应用代码。测试期间智能体已处理超过 1000 笔支付,单次金额在 0.001 至 0.05 美元之间,每笔在链上独立结算,花费上限由基础设施层强制执行。目前该能力已正式可用,尚无进一步发展事实。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    GLM 5.3上线Amazon Bedrock

    2026年10月6日,Z.ai(智谱)的GLM 5.3模型在Amazon Bedrock上线。据AWS Machine Learning发布的信息,该模型为753B参数的MoE模型,面向编码与长程智能体任务优化。Bedrock提供全托管API,支持跨区域推理、提示词缓存和服务层级,目前面向符合条件的企业客户开放。官方称,相比GLM 5,GLM 5.3在DeepSWE、Terminal Bench 3.0、FrontierSWE等编码基准上具有竞争力,并在CyberGym基准上测得84.5分。同日,唐杰也在社交平台发布了GLM-5.3上线Amazon Bedrock的消息。目前该故事尚无后续发展事实。

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