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全部动态

今日 11 条
今天9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog62

    GPT-6.1 Sol 正式登陆 Amazon Bedrock

    OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 正式可用,是 GPT-6 Sol 的重大升级。

    推荐理由:官方发布说明了模型在代理编码等任务上的成本与性能对比,以及 Bedrock 上的安全与数据保留配置,便于评估落地。

  2. Google Research42

    Google Research 提出 Diffusion Controller:统一并简化 AI 图像生成控制

    Google Research 提出 Diffusion Controller 框架,将去噪过程重构为连续控制问题,用轻量级"转向阻尼"网络在不改动基座模型的情况下引导生成。基于 Stable Diffusion v1.4 的实验用 HPS-v2 评测,涵盖 SFT、RWL 和 PPO 三种微调方式,其完全解锁版本相对基线模型达到 90% 胜率,并且能在不接触底层代码的情况下控制闭源模型。

  3. AWS Machine Learning Blog47

    基于 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 合同智能平台

    AWS 发布了一个合同智能平台参考架构,用 AI 智能体从合同 PDF 中提取 8 个关键字段并独立验证,解决 RAG 无法跨数百份合同做汇总查询的问题。提取由 Claude Sonnet 系列模型驱动,Claude Haiku 独立复核,签名分歧时由 Amazon Textract 做确定性裁定,结果存入 Amazon Aurora PostgreSQL。

  4. AWS Machine Learning Blog30

    Amazon Quick 提示词工程基础指南

    AWS 发文讲解 Amazon Quick 的提示词工程基础原则与结构化框架,帮助用户让平台的 AI 功能更准确地响应自然语言请求。文章提出通过具体化、提供业务上下文、用示例(few-shot)示范输出格式等核心原则,并介绍 CRISPE 等通用框架。本文为系列第一篇,聚焦跨组件通用方法,第二篇将深入 Research、Flows、Sight、Chat Agents 等具体组件的技巧。

9月29日周二
  1. AWS Machine Learning Blog67

    Grok 4.7 上架 Amazon Bedrock,支持 500K 上下文与四档推理力度

    xAI 的 Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock,提供 500K token 上下文窗口和 low 到 xhigh 四档推理力度,通过 us.xai.grok-4.7 和 global.xai.grok-4.7 跨区域推理配置接入,支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。

    推荐理由:原文给出 Bedrock 上的接入方式、推理档位与 Artificial Analysis 独立评测数据,可帮助读者评估成本与接入取舍。

9月28日周一
9月26日周六
9月25日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML53

    GitHub Copilot 如何用 canvas 替代聊天界面

    GitHub Copilot 团队认为聊天不是与 AI 交互的正确界面,介绍了 GitHub Copilot app 中的 canvas 功能,它是可与应用内 agent 双向通信的全栈小程序。作者用 Connect 4 游戏、Winget 包管理、SQLite 操作和自动化开发工作流等示例说明,与其让 agent 处理每次交互浪费 token,不如让它构建一个后续交互免费的自定义工具。

  2. GitHub Blog · AI & ML64

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,用 LLM Agent 自动化 C/C++ 项目模糊测试

    GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 发布 Fuzzing Taskflow,一个基于 Taskflow Agent 的自主模糊测试流水线,只需提供 GitHub 仓库即可自动识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、改进覆盖并分诊崩溃。

    推荐理由:原文详述了用 LLM Agent 自动写 harness、跑 AFL、追覆盖缺口和分诊崩溃的完整流水线设计,可直接复用。