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10月29日周四
  1. LangChain Blog

    如何使用 Managed Deep Agents 的 Schedules SDK 构建主动、始终在线的代理

    文章探讨了定时任务(Cron)在主动代理系统中的核心作用,揭示了其如何通过“梦境”实现长期记忆、通过主动性发起交互以及通过智能分级监控信息源。Managed Deep Agents 提供内置 Cron 服务器,支持静态或动态定义调度,用户可通过 Schedules SDK 设置固定或运行时调度,实现代理的始终在线与自动化任务执行。

    阅读原文 来源:LangChain Blog
  2. NVIDIA Blog一手

    NVIDIA RTX Spark 笔记本发布新模型、Agent 工具与游戏

    NVIDIA RTX Spark 笔记本现已由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 等厂商发布,搭载 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 组成超级芯片,最高 128GB 统一内存,最高 1 petaflop FP4 AI 性能。

    阅读原文 来源:NVIDIA Blog

    推荐理由RTX Spark 笔记本新增语音转写模型、LFM3 系列开放模型和 GPU 资源管理功能,同时发布 Phantom Blade Zero 等游戏和 RTX Remix 1.6 更新,展示了 Blackwell 架构在移动端的性能提升与生态扩展。

10月28日周三
  1. CoinDesk

    Google将在数字资产峰会上预览基于多方计算的加密资产安全系统

    Google将在11月纽约数字资产峰会上展示新的加密资产安全系统,该系统基于多方计算(MPC)技术,将私钥碎片分布在不同环境中,并在交易签名前通过策略引擎检查机构规则。系统旨在防止单点私钥泄露,支持后量子加密升级,目前重点解决凭据泄露和未经授权的交易问题。Google表示该服务将在2027年初商业化,目前处于私有预览阶段,已有多家金融机构作为设计伙伴测试。

    阅读原文 来源:CoinDesk
  2. BeInCrypto

    Anthropic IPO前现金超 Nvidia 与 Apple 合计,但未偿债高达 5870 亿美元

    Anthropic 在 IPO 前的 S-1 申报文件显示,其现金及短期投资总计 131.7 亿美元,超越 Nvidia 和 Apple 合计现金水平。然而,披露的未确认租赁义务与固定支出合计 5870 亿美元,现金仅覆盖其中 22%。

    阅读原文 来源:BeInCrypto

    推荐理由Anthropic的IPO前财务数据披露显示,其现金与短期投资虽超 Nvidia 与 Apple 合计,但未偿还义务高达 5870 亿美元,仅覆盖 22%,且收入与义务的缺口需通过 2045 年持续弥补。

  3. Latent Space

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5 并介绍平台架构:分离大脑与手部,更新定价与能力对比

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,发布说明给出了与上一版本的能力对比:工具调用成功率提升、支持多步任务规划,并公布了各档位的调用限额与计费口径。

    阅读原文 来源:Latent Space

    推荐理由原文发布了 Claude Opus 5.5 并介绍了 Claude Platform 的核心架构,读者可以了解到模型行为改进、定价变化以及受控智能体的技术实现细节。

  4. AWS Machine Learning Blog一手

    AWS 荣膺 2026 Gartner 魔力象限联络中心即服务领导者

    AWS 荣膺 2026 Gartner 魔力象限联络中心即服务(CCaaS)领导者殊荣,为 Amazon Connect 第四年蝉联。Amazon Connect Customer 通过统一客户上下文、AI 驱动的全渠道体验及可审计的代理人协作,解决从纠纷理赔到行程中断等复杂问题,实现从“ deflection ”转向全链路解决。

    阅读原文 来源:AWS Machine Learning Blog
  5. AWS Machine Learning Blog一手

    Exowatt 利用 SageMaker 无服务器模型自定义在精度上超越前沿模型

    Exowatt 利用 Amazon SageMaker AI 无服务器模型自定义,在两个部署目标(边缘和云端)上分别微调了 Qwen3-1.7B 和 Qwen3-14B 模型,在报警分类和能源市场分析两项任务上分别实现 0.911 和 0.975 的 macro-F1 分数,显著超越同等规模的前沿模型。

    阅读原文 来源:AWS Machine Learning Blog

    推荐理由原文给出了能力变化和开放入口,读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。

  6. AWS Machine Learning Blog一手

    亚马逊云科技:通过修正评估偏差在Amazon Bedrock上解锁更优模型

    Property Finder发现其评估标签有96.8%来自单一模型预测而非人工验证,导致任何替代模型都处于结构性劣势。团队通过手工标注356张阿联酋房产图建立无偏地面真值,并从单标签转向多标签分类以消除歧义。

    阅读原文 来源:AWS Machine Learning Blog

    推荐理由原文展示了如何通过重新构建人工标注数据集、引入多标签分类以及使用提示词优化,在成本大幅降低的情况下实现模型性能的显著提升,读者可直接学到构建无偏评估框架的实践方法。

  7. AWS Machine Learning Blog一手

    AWS 发布 SOCI-indexed 镜像,SageMaker AI 作业启动速度提升

    AWS 宣布 Seekable OCI (SOCI) 索引技术将上线 SageMaker AI 训练和处理作业。SOCI 索引通过元数据实现容器镜像的懒加载,仅在启动时下载启动所需文件,其余按代码运行时流式传输,使作业启动从分钟级降至秒级。

    阅读原文 来源:AWS Machine Learning Blog

    推荐理由原文展示了 SOCI-indexed 容器镜像在 SageMaker AI 训练和处理作业中的下载时间从分钟级降至秒级,GPU 空闲时间下降 90%,读者可直接通过 -soci 后缀的镜像标签或自行创建索引来实现零代码改造的加速。

  8. LangChain Blog

    LangChain 如何构建设计智能体 Content Studio:从捕捉品味到异步子代理的完整实践

    Content Studio 是一个在 Slack 中运行的设计智能体,可从单一提示词生成视频、社交图形、UI 图片和幻灯片等资产。该智能体由 LangChain 内部团队基于 Managed Deep Agents 自研,通过四个月的迭代教学,学习了公司的设计品味与原则。

    阅读原文 来源:LangChain Blog

    推荐理由原文详细拆解了从零构建设计智能体的全过程:如何通过捕捉设计师的品味、搭建媒介环境和异步子代理机制,让 AI 从生成‘千篇一律’的内容转向有品味、可迁移的设计产出。读者可学到具体的技巧、工具配置和团队协作模式。