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官方更新 GitHub Changelog Mon, 13 Jul 2026 正文 ok 媒体 2

Manage secret scanning custom patterns via REST API

Starting today, security teams can create, edit, and manage secret scanning custom patterns with the REST API. What’s new The following endpoints are generally available: GET .../secret-scanning/custom-patterns list patterns POST… The post Manage secret scanning custom patterns via REST API appeared

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 13 Jul 2026 正文 ok 媒体 7

Building an agentic AI solution at Bluesight with Amazon Bedrock

In this post, we describe how Bluesight used two AWS engagements and Amazon Bedrock AgentCore to evolve from a single-product AI prototype to Prism, a unified agentic AI solution spanning six healthcare compliance products. Prism Assistant for ControlCheck launched in May 2026 and is already in use

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 13 Jul 2026 正文 ok 媒体 10

Implement on-behalf-of token exchange for multi-tenant agents with Amazon Bedrock AgentCore Gateway

Building multi-tenant agents with Amazon Bedrock AgentCore and Apply fine-grained access control with Bedrock AgentCore Gateway interceptors establish the conceptual foundation for on-behalf-of (OBO) token exchange in agentic systems. This post is the implementation guide. It walks through a complet

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 13 Jul 2026 正文 ok 媒体 16

Launching UI for generative AI inference recommendations in Amazon SageMaker AI

In this post, we introduce the UI for optimized generative AI inference recommendations in Amazon SageMaker AI Studio, a low-code no-code (LCNC) experience. The API already gives you programmatic access to recommendations, but it assumes you know which parameters to set and how to interpret raw benc

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官方更新 Meta Engineering Blog Mon, 13 Jul 2026 正文 ok 媒体 20

Modernizing the Meta Ads Service With an Open-Source Kernel Scheduler

TL; DR At Meta’s scale, a few milliseconds of latency degradation can have a significant negative impact on ads performance.  When a Linux kernel upgrade risked regressing latency across Meta’s ad serving fleet, we turned to sched_ext — the upstream, BPF-based extensible scheduling framework — to bu

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官方更新 Meta Engineering Blog Mon, 12 Oct 2026 正文 ok 媒体 20

OCP 峰会 2026：以 Scale-Up、Scale-Out 和 Scale-Across 网络开放创新驱动 AI

Meta 在 2026 年 OCP 全球峰会上介绍了新一代开放网络基础设施，包括首款液冷网络机架 IcePack、102.4 Tbps 交换机 IceCube，以及开源 AI 传输协议 MetaRoCE。其多平面 Scale-Out 网络 FPF 让每个 GPU 通过八条独立链路连接不同交换机，以降低延迟并提升集群规模和容错能力；BAG 则将跨建筑、园区和区域的网络互联，支持 PB 级聚合容量。Meta 还展示了基于以太网的 Scale-Up 交换机 Tahan，以及每机架连接 72 个加速器的下一代设计。公司与微软、阿里巴巴共同牵头的 OSPA 倡议旨在标准化交换机平台层，为开发者和运营商构建开放、可扩展的 AI 基础设施提供更多选择。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 12 Oct 2026 正文 ok 媒体 15

在泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和中国台湾地区通过全球跨区域推理访问 Amazon Bedrock 上的 OpenAI GPT 模型

Amazon Bedrock 现支持从泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和中国台湾地区，通过全球跨区域推理调用 OpenAI GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna；GPT-6 Astra 则可从新加坡调用。开发者可通过 Converse API、兼容 OpenAI 的 Responses API 和 Chat Completions API，以及 ChatGPT 桌面应用和 Codex CLI 接入这些模型。文章说明了跨区域推理配置、IAM 与 SCP 权限、区域启用、配额及监控要点。该机制将请求路由到模型已部署的受支持 AWS 商业区域，同时将计费、配额追踪、CloudTrail 和 CloudWatch 记录保留在源区域。

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官方更新 GitHub Blog AI/ML Mon, 12 Oct 2026 正文 ok 媒体 20

GitHub Copilot 初学者应用指南：如何让 Copilot 了解你的代码库

GitHub 介绍了四种让 Copilot 更好理解项目上下文的方式：自定义指令、Agent 技能、自定义 Agent 和模型上下文协议（MCP）服务器。开发者可将代码规范、测试流程和专项任务指导保存在仓库中，减少每次任务中重复说明上下文的需要。MCP 服务器还能将 Copilot 连接到 Playwright 等外部工具，使其能够在浏览器中手动验证应用功能。这些能力可组合使用，帮助团队让 AI 编码代理更贴合既有工程规范、工作流和工具链。

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官方更新 GitHub Changelog Mon, 12 Oct 2026 正文 ok 媒体 3

GitHub 在有限公开预览中推出提交推送归属功能

GitHub 现可持久记录每次提交的实际认证推送者，并在 UI 和 API 中将该身份与现有的作者和提交者字段一同展示。由于提交作者和提交者信息可由客户端任意填写，拥有仓库写入权限的攻击者可能伪造受信任维护者的提交身份。新规则条件 `Committer must match pusher` 可阻止提交者元数据与认证推送者已验证邮箱不匹配的推送，从而降低提交身份欺骗风险。该功能目前面向 GitHub Enterprise 客户以有限公开预览形式提供，开发团队可借此加强审计、调查和仓库身份策略执行。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 12 Oct 2026 正文 ok 媒体 12

使用 llama.cpp 在 Amazon SageMaker AI 上部署决策模型

本文介绍如何使用 AWS Deep Learning Container for llama.cpp 在 Amazon SageMaker AI 上部署量化模型，并通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions API 提供文本生成服务。文章进一步通过 SemIf 扩展同一运行时，使模型无需生成答案 token 即可对预定义选项返回概率和 logits，适用于请求路由、Agent 动作选择和策略判定等场景。基准测试显示，在 Qwen3.5-4B Q4_K_M 模型上，GPU 端点的 p50 延迟比 CPU 快 4.9 倍，p95 延迟快 32.2 倍，而准确率基本相当。开发者可根据延迟、吞吐量和部署复杂度，在标准 llama.cpp DLC 路径与 SemIf 子镜像路径之间选择。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 12 Oct 2026 正文 ok 媒体 11

使用 Ray LLM Deep Learning Containers 运行多节点推理工作负载

本文介绍如何在 Amazon EKS 上使用多节点 Ray LLM Deep Learning Containers，将一个大型语言模型部署到两个 GPU 节点，并通过单一 OpenAI 兼容端点提供服务。该方案将 Prefill 和 Decode 推理阶段拆分到不同 GPU 节点，以减少长提示词处理对持续生成任务的干扰，并支持各阶段独立扩缩容。Ray LLM DLC 预集成了 Ray Serve LLM、vLLM、NIXL、EFA、libfabric 和 aws-ofi-nccl 等组件，免去了开发者手动解决 GPU 软件栈依赖兼容性的问题。文章以 Qwen3.5-9B 为例，说明了 EKS 集群、EFA 网络、KubeRay、RayService 配置及 OpenAI 兼容 API 调用方式。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 10 Aug 2026 正文 ok 媒体 20

借助 SageMaker AI 在 Amazon EKS 上运行交互式 IDE，为 AI 工作流提速

Amazon SageMaker AI Spaces add-on 可在机器学习团队现有的 Amazon EKS 集群上运行托管式 JupyterLab 和 Code Editor 环境，避免开发者在集群、独立 JupyterHub 和本地电脑之间切换。文章称，搭建具备 GPU、存储和认证能力的独立 JupyterHub 通常需要平台团队 3—5 天，而通过该附加组件，数据科学家约 5 分钟即可启动一个完成配置的 Space。该方案将交互式开发与训练工作负载集中到同一集群，可使 GPU 利用率相比专用 Notebook 集群最高提升 30%，并避免持续运行 GPU 环境带来的每月数千美元成本。文章还介绍了 TLS、KMS、SSM、Pod Identity、AWS Load Balancer Controller 的配置，以及通过浏览器预签名 URL 和 VS Code SSH-over-SSM 访问 Space 的方法。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 10 Aug 2026 正文 ok 媒体 12

nOps 如何借助 Amazon Bedrock AgentCore 将 FinOps Agent 上线速度提升 75%

AI 驱动的云优化平台 nOps 将其 Clara FinOps AI Agent 从自管 Amazon EKS、LangChain 和 LangGraph 架构迁移至 Amazon Bedrock AgentCore。此次重构将产品上线周期从 10—12 个月缩短至 4 个月，时间减少 75%，并使工具调用失败率从 7.49% 降至 0.92%。新架构结合 Databricks Lakehouse Metric Views、Lakebase、Amazon DynamoDB 及 Vercel，以受治理的语义分析层替代以 API 为中心的数据访问方式。该案例表明，托管 Agent 运行时与语义数据层的组合，能够帮助企业在降低运维复杂度的同时提升分析准确性、开发速度和实时交互体验。

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官方更新 Hugging Face Blog Mon, 10 Aug 2026 正文 ok 媒体 17

使用 NVIDIA Magpie TTS 构建低延迟多语言语音 Agent：开放权重与完整部署控制

NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual 开放权重模型，支持 12 种语言，并新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语。该模型可通过 NVIDIA NIM 在自有基础设施上部署，B200 上单流首音频时间（TTFA）为 32 毫秒，64 路并发时吞吐量可达实时速度的近 320 倍。新版本通过帧堆叠和局部 Transformer 降低推理延迟，并在法语、西班牙语等现有语言上提升了合成质量。对于开发者和企业而言，开放权重意味着可以掌控数据驻留、端到端延迟、发音与音色定制，以及面向自身硬件和工作负载的扩展能力。

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官方更新 OpenAI Blog Mon, 10 Aug 2026 正文 thin

让前沿网络安全模型进入更可信赖的合作伙伴之手

获批的 Daybreak 合作伙伴现可使用 OpenAI 的前沿网络安全模型，向客户提供经授权且受治理的网络安全服务。该计划旨在将高能力网络安全 AI 的使用限制在可信、合规的服务交付场景中。对开发者和行业而言，这意味着前沿模型正通过合作伙伴机制进入企业级安全服务体系。

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官方更新 Hugging Face Blog Mon, 10 Aug 2026 正文 ok 媒体 20

Meta 携 Muse Glimmer 回归：本地化、Agent 化、多模态且开源

Meta 发布了 300 亿参数的多模态模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证，面向本地部署、隐私敏感型 Agent、编程、文档分析和个人助手等场景。该模型由 20 亿参数视觉编码器和 280 亿参数文本解码器组成，并支持可选的 DFlash 推测解码模块以加速生成。基准测试显示，Muse Glimmer-30B 在多项通用 Agent、Agent 编程、多模态和推理测试中领先或接近 Qwen3.6-27B 与 Gemma4-31B。开发者可在 transformers、llama.cpp、vLLM、Inference Endpoints 等工具中于发布首日使用该模型，并可在 NVIDIA、AMD 和 Intel GPU 上部署。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 06 Jul 2026 正文 ok 媒体 5

在 Amazon Bedrock 上运行 MiniMax 模型

本文介绍如何在 Amazon Bedrock 上使用 MiniMax 系列开源权重模型，涵盖模型能力、服务等级、按需推理扩展方式及可用 API。MiniMax M2 系列基于混合专家架构，其中 M2.5 专为智能体原生执行设计，适合工具调用、多步任务和长程编码场景。开发者可通过 bedrock‑mantle 和 bedrock‑runtime 两种端点调用，所有推理均在 AWS 基础设施上运行，确保数据安全和合规。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 06 Jul 2026 正文 ok 媒体 8

使用 Amazon Nova 自动脱敏图像中的个人身份信息（PII）

本文介绍了一个由 Amazon Nova 协调的多步骤管道，利用其上下文视觉推理能力，结合部署在 Amazon SageMaker AI 上的 Meta 开源 Segment Anything Model (SAM 3) 进行像素级分割，并通过 Amazon Textract 提取文本，实现对图像中 PII 的全面合规脱敏。该管道能够处理面部、车牌、指纹等复杂边缘案例，并通过早期 PII 筛查、并行处理以及最终验证来降低成本并确保安全。对于需要在共享或训练机器学习模型前处理图像数据的开发者和组织而言，此方案提供了一种精确、可扩展且合规的自动脱敏方法。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 06 Jul 2026 正文 ok 媒体 12

将基准测试和推荐结果流式传输到 MLflow（使用 Amazon SageMaker AI）

本文介绍了 Amazon SageMaker AI 新增的 MLflow 集成，可自动将生成式 AI 推理的优化推荐任务和基准测试任务的实验数据（指标、参数、图表）实时流式传输到统一的 MLflow 跟踪界面。通过该集成，团队无需手动整合数据，即可在同一实验下并排比较不同实例类型、模型配置和优化策略的性能，从而加速迭代并实现完整的可复现性。文中提供了端到端的操作步骤和代码示例，展示了如何将 Qwen 模型的基准测试与推荐任务结果一起写入 SageMaker MLflow 应用，为推理优化工作流提供了统一的审计追踪和协作基础。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 05 Oct 2026 正文 ok 媒体 9

Amazon Bedrock 推出 GLM 5.3：支持长程 Agent、提示词缓存与安全测试

Z.ai（智谱 AI）的 GLM 5.3 现已登陆 Amazon Bedrock，面向企业客户提供完全托管的 7530 亿参数混合专家（MoE）模型服务。该模型针对编程、复杂系统工程和长程 Agent 任务优化，并可通过兼容 OpenAI 的 Responses 与 Chat Completions API，以及 Bedrock 的 Invoke 和 Converse API 调用。Amazon Bedrock 支持跨区域推理、隐式与显式提示词缓存及不同服务层级，可帮助开发者降低重复上下文请求的延迟和输入成本。文章还演示了如何使用 Strix 开源 AI 渗透测试 Agent，在获得授权的前提下对自有应用开展安全测试。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 05 Oct 2026 正文 ok 媒体 10

借助 Claude Code 和 Amazon Bedrock 加速受监管工作负载

Anthropic Claude Opus 5.5 与 Claude Sonnet 5.5 现已在 AWS GovCloud（US）区域的 Amazon Bedrock 上可用，为 ITAR 等受监管工作负载提供 AI 辅助开发入口。Claude Sonnet 5 具备 FedRAMP Class D（原 High）认证及 DoD IL4/IL5 授权，而 Opus 5.5 和 Sonnet 5.5 已在 Amazon Bedrock 获得 FedRAMP Class D 认证。开发者可通过 Claude Code 在终端、IDE 和 Agent SDK 中调用这些模型，执行跨文件编码、测试、代码审查、Git 操作和 CI/CD 自动化等任务。文章同时说明了 bedrock-runtime 与 bedrock-mantle 两类端点的差异，以及企业部署中 IAM、模型版本固定、配额和成本治理等关键事项。

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官方更新 AWS ML Blog Mon, 05 Oct 2026 正文 ok 媒体 10

新 Agent 技能：为你的编程 Agent 提供 Amazon SageMaker 优化生成式 AI 推理能力

Amazon SageMaker AI 优化生成式 AI 推理通过 Agent Toolkit for AWS 推出 `aws-ai-ml` 技能，为 Kiro、Claude Code、Codex 等兼容 MCP 的编程 Agent 提供推理优化与基准测试能力。开发者只需用自然语言描述目标，Agent 即可生成可审查、可修改和可执行的 SageMaker Python SDK v3 代码，用于端点压测、实例推荐及基准结果对比。该技能能够基于真实基础设施上的实测数据，输出吞吐量、延迟、首 Token 时间和并发等指标，并在高影响操作前要求明确确认。AWS 此举旨在降低 SageMaker 推理部署与性能优化的门槛，让开发者更快从模型走向生产环境。

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