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实时
11月11日周三
  1. Databricks Blog66

    Databricks 宣布 Genie Ontology 正式可用

    Databricks 宣布 Genie Ontology 正式可用,由智能体从仪表盘、SQL 查询、notebook 和语义模型中持续学习业务上下文,再由人通过 Unity Catalog 治理关键定义。

    推荐理由: 原文给出与 Turing 共建基准的通过率、耗时和 token 对比,可据此判断企业上下文层对智能体准确率的影响。

  2. Databricks Blog80

    Databricks发布新版Genie:面向复杂企业工作的自主AI同事

    Databricks 发布新版 Genie,定位为自主 AI 同事,可持续跟踪进度、追问缺失输入并在新信息到达时采取行动,用户设定护栏并审批关键环节。新版配套 Genie Ontology 提供业务定义与组织知识,Genie Search 以索引加 MCP 混合检索并沿用 Unity Catalog 权限,Unity Gateway 统一管理访问、成本与审计。

    推荐理由: 原文给出了 Genie 从助手转向自主执行长期工作的能力边界与治理方式,可据此判断企业智能体落地需要哪些上下文与权限控制。

  3. AWS Machine Learning Blog40

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 如何使用内置、DeepEval 和 AutoEval 评估智能体

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 提供内置、DeepEval 和 AutoEval 三种评估器评估智能体。内置评估器由 AWS 开发和测试,覆盖常见维度;DeepEval 和 AutoEval 是第三方开源库,AgentCore 在生产环境托管运行。评估过程需先定义业务成功标准,拆解为可观察行为,再映射到合适的评估器层级。

  4. LangChain Blog

    Workday 如何用 LangGraph 和 LangSmith 构建 AI 智能体平台

    Workday 利用 LangGraph 进行智能体编排、LangSmith 实现追踪与评估,在 2025 年以 4 人团队将原型开发时间从 5 个月缩短至 1 天内完成,并支持生产环境部署。其 Python SDK "Workday LangChain" 封装 LangChain 基础组件并通过内部服务(含 LLM 网关、RAG 检索)路由,同时满足企业级安全合规要求。

  5. AWS Machine Learning Blog

    TCS 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建 Agentic 测试编排器

    TCS 为 BFSI 客户构建了 Agentic 测试编排器,通过 Amazon Bedrock AgentCore 将需求转化为可执行的受控测试,将测试分解为专用任务并使用各自代理、工具和验证规则执行,同时满足项目特定上下文、API 和浏览器 UI 测试、租户级安全隔离以及可重复的测试路径要求,显著提升测试吞吐量并让工程师专注风险分析和探索性测试。

11月10日周二
11月9日周一
  1. NVIDIA Newsroom78

    NVIDIA 在 CoRL 发布 GR00T 2 世界动作模型与 Isaac Lab 3.0

    NVIDIA 在 CoRL 上发布开源世界动作模型 GR00T 2,基于 NVIDIA Cosmos 构建,使用 10 万小时 NVIDIA 开源人类第一视角数据训练,可在无任务专属演示的情况下完成 50 项评测任务中的 40 项。

    推荐理由: 原文给出 GR00T 2 在少样本任务上的成功率与 Isaac Lab 3.0 的训练吞吐提升,可据此判断仿真训练对机器人落地的推进程度。

11月8日周日
11月7日周六
  1. Databricks Blog38

    OpenSharing:用开放协议替代 SFTP 和 API 数据馈送

    OpenSharing 是一个基于 Delta Lake 和 Iceberg 开发的开放协议,用于直接读取客户表而不复制数据。它支持增量拉取变更数据、实时访问最新数据以及平滑回填历史数据,同时降低客户和消费方在数据管理、存储和访问控制上的成本。消费方无需维护 SFTP 或 API 连接,客户通过授权即可共享表格,并可通过系统表追踪访问记录。

  2. AWS Machine Learning Blog42

    AWS 发布无服务器 MCP 服务器,用于在 Amazon ECS Fargate 上访问 AI 代理数据湖

    AWS 为解决 AI 应用中 LLM 代理访问企业数据湖的集成挑战,在 Amazon ECS Fargate 上推出无服务器 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器通过元数据驱动的方式实现配置化数据湖访问,无需为每个数据集编写集成代码,并支持多租户环境下的弹性扩展。

  3. AWS Machine Learning Blog58

    Amazon SageMaker Inference 现支持多实例 GPU 以最大化 GPU 利用率

    Amazon SageMaker Inference 现支持 GPU 分区,通过 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 将物理 GPU 划分为独立分区,每个分区获得固定份额的 GPU 计算单元和专用内存块,实现隔离。部署更多模型且相互隔离,并按需选择合适大小的 GPU 单元以降低成本,最大支持每 GPU 7 个分区,无需自建 Kubernetes。

  4. AWS Machine Learning Blog38

    Taxbit Assist:基于 Amazon Bedrock AgentCore 的受权 AI 智能体

    Taxbit Assist 嵌入 Taxbit 仪表盘,通过 Amazon Bedrock AgentCore 运行,需用户身份验证。智能体检索 Amazon Bedrock 知识库中的候选段落并服务器端重排,回答需有来源佐证且符合角色权限,不提供税务建议。AgentCore 内存管理对话状态,支持区域数据驻留,符合 ISO/IEC 42001 标准。