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今天11月11日周三1 条
11月10日周二
  1. AWS Machine Learning Blog40

    AWS Quick 中技能与智能体如何协同工作

    AWS Quick 通过智能体与技能配合完成可重复任务:智能体遵循指令、按需加载技能,并经连接器在用户可访问的数据源上执行操作。技能是可复用的指令集,系统技能支持生成 Word、PowerPoint、Excel、PDF 文档,以及网页浏览、运行代码、深度研究、音视频转写和图像生成。用户可构建自定义智能体并限定其可用的空间、连接器与技能,测试发布后共享给账户内其他用户和群组。

  2. AWS Machine Learning Blog40

    Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 支持单次与智能体检索

    Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 通过 AgenticRetrieveStream 新增单次 RAG 与仅检索两种模式,maxAgentIteration 取值范围扩展至 0–5。单次 RAG 只检索一次并调用一次基础模型生成答案,仅检索模式不调用基础模型,原有智能体检索则规划并执行多轮搜索。三种模式共用同一 API,可按请求在速度与答案质量间取舍。

11月7日周六
  1. AWS Machine Learning Blog40

    基于 Amazon ECS Fargate 的无服务器 MCP 服务器:为 AI 智能体提供数据湖访问

    亚马逊 NASC 团队在 Amazon ECS Fargate 上构建了无服务器 MCP 服务器,作为 AI 智能体访问企业数据湖的集中式网关。新增数据集只需一个 JSON 元数据文件,由服务器在下次管道同步时自动发现,无需为每个数据集编写集成代码。该架构支持任意 MCP 兼容客户端,并在 MCP 服务器层集中执行权限控制,测试中端到端交互延迟保持在 15–20 秒。

11月6日周五
10月16日周五
  1. Microsoft Research60

    微软研究院推出 Magnetar:基于证明的通用计算 zkVM

    微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程,在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 至 39 倍。它基于 RISC-V 架构,在笔记本上每秒可证明 720 万至 870 万条处理器指令,证明验证约需 12 毫秒。其安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数,不需要椭圆曲线、格假设或可信设置。

    推荐理由:微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络,说明 Magnetar 如何同时解决效率、通用性与后量子安全三个难题。

10月8日周四
7月29日周三
  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon

    Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 在 K-Search 演化式内核搜索框架上新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。

    推荐理由:作者把 CUDA 优化经验整理成结构化上下文交给 K-Search,读者可看到跨平台内核迁移中上下文质量比模型写代码能力更关键。

5月8日周五