AWS上线Grok 4.7至Amazon Bedrock
AWS 上线 Grok 4.7至Amazon Bedrock
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AWS 上线 Grok 4.7至Amazon Bedrock
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2026年9月26日,AWS公布了一套在Amazon EKS上结合EFA与DeepEP加速MoE模型强化学习训练的架构。据AWS Machine Learning发布的信息,该方案针对RLHF和GRPO等大规模强化学习训练中的问题:rollout生成与策略训练存在资源竞争,跨节点通信存在瓶颈,专家并行(EP)带来动态all-to-all通信开销。方案中DeepEP负责在EFA上优化专家并行通信,缓解从节点内NVLink切换到节点间低带宽链路带来的压力。AWS称该架构使吞吐量提升40%。目前该故事尚无后续发展事实,状态为active。
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2026年9月26日,AWS演示了在Amazon SageMaker HyperPod上使用开源强化学习框架SkyRL训练Qwen3-VL-8B视觉语言模型。该方案采用GRPO,从VisGym SFT检查点出发,在固定64个迷宫评测集上把2D迷宫导航成功率从43.75%提升到95%以上。部署上使用3台ml.g7e.12xlarge(共6张GPU)加1台ml.r5d.16xlarge头节点,vLLM与FSDP策略模型共置,LoRA适配器经Amazon FSx for Lustre同步。目前尚无后续发展事实。
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AWS 公布 基于Amazon EKS、EFA和DeepEP的MoE强化学习扩展方案
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AWS 演示 在SageMaker HyperPod上使用SkyRL训练Qwen3-VL-8B
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2026年9月25日,AWS 发布跨区域训练解决方案,由 Amazon SageMaker HyperPod 与 Qumulo 的 Cloud Native Qumulo(CNQ)和 Cloud Data Fabric(CDF)组合实现。该方案允许训练计算位于一个 AWS Region、数据集留在另一个 Region,无需复制数据或修改代码。AWS 公布的验证中,位于 us-west-2 的 spoke 集群通过 CDF 以 60 ms 网络延迟读取 us-east-2 的数据,运行 1.02B 参数 LLaMA v3、2 台 ml.p5.48xlarge(共 16 张 H100),短暂预热后吞吐追平本地 hub 集群;NeuralCache 预热后 94–96% 读取由本地缓存以低于 5 ms 延迟完成。目前该方案已发布并给出上述验证结果,尚无后续发展事实。
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2026年9月22日,Tata Elxsi 在 AWS 上构建了实时工业安全平台 IRIS。据 AWS Machine Learning 同日发布的信息,该平台在边缘侧使用 AWS IoT Greengrass 和 GPU 服务器抽帧并做首轮过滤,只把安全相关帧和结构化元数据上传云端,使上传帧量减少约 70–80%。平台以 Amazon Kinesis Data Streams 为事件骨干,单部署持续吞吐 2,000–5,000 事件/秒、突发约 15,000 事件/秒,p95 事件摄取延迟低于 200 毫秒,模型推理运行在 Amazon SageMaker AI 的 ml.g5.xlarge 实例上。目前尚无后续发展事实。
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Browser Use 于 2026 年 7 月 12 日宣布,将其用于运行数百万个不可信 AI 智能体的沙箱运行时迁移到 AWS Bedrock AgentCore。据其官方说明,每个会话运行在独立微 VM 中且不持有任何凭证,所有出站调用经控制平面代理,LLM 请求通过 /api/v4/llm/anthropic/v1 等端点转发并计量,每个会话获得隔离的 1 GB /mnt/workspace 持久挂载。AgentCore 按需启停会话,容量可从零弹性扩展至数千个并发智能体。目前尚无后续发展事实。
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AWS 发布 跨区域训练解决方案
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AWS Machine Learning 讲解 基于 AWS 构建智能体式对话视频智能
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Tata Elxsi 构建 IRIS 实时工业安全平台
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2026年9月16日,Cognition与AWS签署多年战略协作协议(SCA),帮助企业在生产环境中部署自主智能体Devin,加速遗留工作负载迁移并清理安全与工程积压。据Cognition官方博客同日发布的信息,客户已可通过AWS Marketplace购买Devin,并在Devin中直接使用Agent Toolkit for AWS;Devin以单租户模式运行在客户自选区域的专属VPC中。该博客还提到,Mercedes-Benz用Devin分析超20万行COBOL,将预计8个月的现代化项目压缩至8天。目前该事件尚无后续独立发展事实,状态停留在协议签署与产品上架阶段。
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2026年9月9日,Pydantic AI Harness 发布 AWSLambdaDurability 能力,使智能体可在 AWS Lambda 上持久运行。据官方文章,该能力把每次模型请求、函数工具调用、MCP 调用和动态工具集解析都记录为 AWS Lambda durable functions 的步骤,恢复执行时从存储结果中读取已完成步骤。使用时需在构建智能体时挂载该能力,并用 durable_agent_handler 改造处理函数,@durable_execution 必须位于最外层。步骤默认至少执行一次并带重试,副作用需保持幂等;改变步骤数量或顺序会使在途执行失效,需发布新版本并让旧版本执行完。目前尚无后续发展事实。
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2026年8月11日,AWS 发起 Trainium Frontier 竞赛,要求研究者在专用 AI 芯片 Trainium 上从零训练语言模型,以探索硬件约束改变时最优架构的差异。据 Amazon Science 介绍,竞赛分两阶段:Phase 1 在单块 Trainium2 芯片上训练 30 分钟,比拼验证 bits-per-byte;Phase 2 由前 10 名团队在整台 Trainium2 服务器上训练 4 小时,并加入 CORE 上下文学习推理性能评分,最终成绩为 50/50 综合分。冠军奖金 25,000 美元,颁奖仪式将在 NeurIPS 2026 悉尼站举行。目前尚无后续发展事实。
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2026年6月10日,AWS 宣布基于 Graviton5 的 EC2 M9g 和 M9gd 实例正式可用。据 Amazon Science 同日发布的信息,新实例通用计算性能较 Graviton4 提升最高 25%,Web 应用和机器学习推理提升最高 35%,数据库提升最高 30%。Graviton5 采用四 chiplet 架构,核心数从 96 翻倍至 192,配备 192MB L3 缓存,支持 DDR5-8800 内存和 PCIe gen6,并采用 3 纳米工艺。新实例还引入经形式化验证的 Nitro Isolation Engine,用于强化虚拟机隔离。目前该事件尚无后续独立发展事实,状态停留在正式可用这一节点。
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Cognition 签署多年战略合作协议 在AWS上部署自主工程师
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Pydantic AI Harness 发布 AWSLambdaDurability 能力
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AWS 发起竞赛 AWS Trainium Frontier 语言模型训练竞赛
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Browser Use 迁移运行时到 AWS Bedrock AgentCore
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Amazon 宣布正式可用 Graviton5 驱动的 EC2 M9g 和 M9gd 实例
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