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然而，添加Medusa头后，推理速度又额外提升了2至3.6倍。 我们测试了两种Medusa变体：在Medusa-1中，我们先微调基础LLM，然后冻结其权重并单独微调Medusa头；在Medusa-2中，我们在单个阶段中训练所有内容。两者都实现了相当的加速，且没有明显的质量损失，但Medusa-2更简单的流水线使其对管理多个模型的生产团队来说更实用。结果将KD与Medusa-2结合同时带来了两方面收益：我们的最终模型在质量上匹配700亿参数教师模型，同时根据用例不同，运行速度快10到20倍。对于三个用例中的每一个，我们都使用上述流水线，以领域特定数据微调了一个专用模型。对于AI行程规划器，我们展示了相比GPT-3.5用户参与度提升2.9%。对于智能筛选，我们实现了99%的查询响应速度快15倍。对于AI生成的住宿描述，我们展示了用户“有帮助”评分提高1.4%，而成本不到GPT-4的三分之一。感谢我们的AWS同事Aleksandra Dokic以及Booking.com团队：Emmanouil Stergiadis、Eran Fainman、Ilya Gusev和Moran Beladev。

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8%。中国台湾加权股价指数盘初跌逾3%；日经225指数跌幅扩大至2%；MSCI亚太指数下跌1.2%至259.45点。 三大导火索：亚马逊、英特尔、Alphabet轮番“踩雷” 英特尔盘后暴跌23%，原因是营收预测低于市场预期。这是本轮财报季单只个股跌幅最大的一次。 亚马逊盘后跌约7.3%。财报显示，三季度总营收同比增长12%至2019亿美元，低于分析师预期。AWS云业务营收增长39%至460亿美元，连续第六季度加速，但在线零售销售增速跌至三年低点，广告业务增速创2020年单独披露以来最低水平。更令市场担忧的是资本支出：三季度设备与物业支出逾770亿美元，远超预期，过去12个月自由现金流录得负424亿美元。CEO Andy Jassy在财报电话会上还表示，2027年资本支出将"大幅"进一步增加。 Alphabet则在前一交易日收盘重挫13%，创该股有史以来单日最大跌幅。搜索广告营收同比增长12%至633亿美元，低于市场预期的649亿美元，自由现金流录得负91亿美元。CEO Sundar Pichai将AI搜索变现滞后定性为主动选择，将当前阶段类比为十年前的移动端转型："就像十年前我们转向

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远不止是PC市场的疲弱 财联社 刘蕊 2026-10-30 10:56 ①英特尔第三季度客户端计算与物理AI板块营收同比下滑5%至81亿美元，不及预期； ②以色列晶圆厂爆炸导致工厂长时间停产，影响10纳米芯片出货，预计两个季度合计损失约6亿美元营收； ③英特尔预计2026年资本开支约200亿美元，难以实现正自由现金流。 亚马逊财报会：高昂AI开支吓退市场 AWS万亿规模“大饼”也不香了？ 财联社 刘蕊 2026-10-30 09:01 ①亚马逊AWS季度营收460亿美元，待执行订单5780亿美元，亚马逊高管预计，2027‑2028年AWS将保持40%以上增速，5‑10年内冲击万亿美元营收规模； ③ 不过，在听到公司“2027年资本开支还将显著提升”的预期后，市场对于公司AI投入的前景担忧进一步加重。 超3万亿市值一夜蒸发！Alphabet创史上最大单日跌幅 华尔街热议 财联社 卞纯 2026-10-30 08:21 ①谷歌母公司Alphabet股价在周四遭遇了自2004年谷歌上市以来的最大跌幅，重挫近13%，市值蒸发约5000亿美元（约合人民币3.33万亿元）; ②投资者不得不正视一

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县政府寻求推进项目，并放弃了管道计划。 此后，相关部门批准在项目场地建设水井，允许项目每年抽取最多3100万加仑地下水，约合11.7万立方米。Beale发言人称，这部分水仅用于施工，数据中心投入运营后，用水将限于卫生间、员工厨房和健康安全等日常需求。 Beale还调整了冷却方案，放弃水冷，改用闭环风冷。据报道，这一改变让原本可能成为客户的亚马逊云计算服务部门AWS退出项目，因为风冷设施无法满足其需求。Beale拒绝透露是否已经找到新的客户。 反对者对此仍有疑虑。他们认为，风冷可能增加用电，而发电过程也可能消耗水资源。Beale否认风冷方案会增加项目总体能耗。 项目施工已经开始，但阻力并未消失。施工方曾使用市政消防栓取水抑尘，引发居民关注。当地官员随后要求Beale提供相应的水资源额度，以补偿施工期间使用的约65万加仑饮用水。Beale方面表示，承包商按照正常程序取得了临时用水许可。 今年9月，皮马县监管委员会对新的数据中心项目实施了120天暂停审批措施。不过，这项决定并未叫停已经推进的Project Blue。 反对数据中心，让不同立场的人站到了一起 距离图森西北约20英里的马拉纳镇，

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Amazon Quick 专家小组。问题事先从观众中收集，再向受邀专家提出，专家给出了真正有深度的回答，并分享了与参会者客户合作的第一手经验。这在现场激发了另一种思考方式，观众将专家的见解与自己的日常挑战联系了起来。 我们的社区全年保持联系。我们的 LinkedIn 群组每周都有贡献，我们的邮件列表鼓励大家参与。 集体影响力在实践中显现 衷心感谢我们敬业的 AWS 合作伙伴 Data Reply，他们始终如一的贡献和思想领导力对每一场英国用户小组聚会取得成功都起到了关键作用。 我们的英国领导团队带领我们达成了每一个里程碑： Liam Yusuph，Data Reply 的 AI 与数据交付负责人，Data Reply 的 AI 与数据交付负责人 Priyanka Bettaswamygowda，解决方案架构师，AWS Sahar Shahbaz，Data Reply 的数据分析师 数据分析师，Data Reply Sofia Bourika， Arriva 首席 BI 开发员 Tobi Daramola， Carsa 高级数据与分析负责人 Ali Hayat，Amazon 的 AV 支

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来考虑这件事吗？因为它是非现金的，如果我只是把股票发给员工，我必须在利润表上计入这笔费用，但我实际上并没有从银行账户里拿出纯现金给他们。所以它不是那样的领域。它涉及会计，是高层面的。如果你不懂会计，看起来会很糟，但这是因为他们增长得太快，估值涨得太多了。 关于这笔费用，这里的一些争论在于，亚马逊是另一方。显然亚马逊非常高兴，因为Anthropic正在大量购买AWS，当然他们也为估值上涨而高兴，但随着时间的推移，亚马逊会因此被稀释。这是那里动态的一部分。 Anthropic显然会IPO。他们会向市场投放大量股票。很明显，随着时间的推移，他们会发行更多股票来筹集更多资金。他们似乎不会很快停止想要融资。 你如何看待这一点，就投资像Anthropic这样的公司而言，你的估值可能上涨，但你实际的所有权份额可能随着时间的推移而被稀释？ 这些交易一直结构得非常有创意。数字是，他们实际上只烧掉了100亿美元现金。他们今天资产负债表上有1200多亿美元现金和可出售证券，IPO后可能还有1000亿美元。 这对双方来说都是一笔非常划算的交易。他们实际上只是租用算力。这不像他们需要投入巨额资本支出，甚至也不是

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一点需要两部分：一种描述 UI 的方式，以及一套智能体技术栈，将你的智能体连接到你的应用并渲染该 UI。 A2UI（Agent-to-UI）是 Google 推出的框架无关的生成式 UI 开放标准。智能体将界面描述为数据，你的应用则用你已有的组件将其绘制出来。它在设计上是传输无关的。 CopilotKit 提供智能体集成技术栈，可与“LangChain”、“AWS Strands”、“Google ADK”等智能体框架集成，用于构建面向用户的智能体应用。它提供了一套工具包，用于借助 A2UI 协议构建丰富的应用，包括聊天界面、运行时，并在 React 和 Angular 中利用 A2UI 渲染器。CopilotKit 还为 Vue 和 Slack 提供自定义 A2UI 渲染器。 什么是 A2UI？ 生成式 UI 涵盖了一系列方法，从使用预定义的高阶组件，到让你的 AI 智能体灵活决定如何构建 UI。 在受控的一端，你预先构建每个组件，智能体选择渲染哪一个以及使用什么数据。这种方式品牌安全，但不允许基于用户意图进行深度定制和个性化。在开放的一端，智能体返回用 HTML、Javascrip

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uterin在今年早些时候的一篇博客文章中所说，“形式化验证并非万灵药。”但他和其他支持这一方法的人仍然相信，它将成为抵御AI系统发动网络攻击和造成破坏的重要防线。 核心安全 根据公司披露，波音飞机、亚马逊服务器以及超过25亿台活跃的Apple设备中至少包含一些经过形式化验证的软件。相关代码通常与安全有关，其中的漏洞若被利用可能造成严重危害。 亚马逊云服务（AWS）的杰出科学家兼副总裁Byron Cook表示，形式化验证缓解了客户对云安全的担忧，并通过尽早消除重大缺陷帮助内部团队加快了进度。 但多家中型科技公司告诉《连线》，它们通常只对产品的一个关键功能进行了验证，甚至完全没有验证。它们提到缺乏验证工程师、成本超过潜在风险，以及或许最重要的一点——担心等待数周才能完成代码的形式化验证可能会拖慢创新。 今年早些时候，Apple 的安全团队表示，形式化验证在其用于加密的“corecrypto”库中发现的一些问题，用其他任何方式都不可能发现。但该公司补充说，在向 corecrypto 添加新代码时必须“保守”，以确保能够跟上审查的节奏。 两家尚未对任何代码进行形式化验证的大型公司的两位网络安

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会为你呈现该视图，完全无需编写任何 SQL。 同一张表还能回答你在更改任何人的访问权限之前会想了解的审计问题：今天究竟是谁在运行 serverless，他们又花了多少钱？这不过是再加一个按消耗量排序的查询，完整示例见系统表文档。 可用性： 用于归属的 Serverless Compute 标签目前处于 Beta. 可观测性已经可用，客户已经可以通过系统表在 AWS, Azure和 Google Cloud. 跟踪支出的实时变化：预算、告警和仪表板 用于归属成本的同一套系统表也能让你跟踪成本。账户控制台预算会在 serverless 支出超过阈值时发送电子邮件告警，成本管理仪表板则让你按产品、工作区和标签跟踪消耗情况。针对昨日 serverless 支出的 SQL 告警可在数小时内完成闭环。 不过，监控是被动的：它要到第二天早上才报告昂贵的那一天，而不是提前阻止它。正是这一缺口，才有了接下来的两个目标。 可用性： 监控目前已正式可用。在以下平台上设置预算和支出告警： AWS, Azure，以及 Google Cloud. 控制访问权限 第一项主动控制是决定谁可以运行 serverless

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软表示，创纪录的利润主要得益于微软云的强劲表现，该业务本季度营收达到639亿美元，同比增长30%。 微软已将其业务报告重组为两个基本部门：1）智能体与基础设施，以及2）设备与消费。另一方面，设备与消费部门的营收为155亿美元，下降3%，其中Windows OEM和设备营收同比下降22%。 诚然，微软健康的云营收并非全部都能归功于人工智能。Microsoft 365贡献了近280亿美元。但Azure带来的营收最多，达到332亿美元。同样，这其中的营收也未必都与人工智能相关。企业在Azure上运行着各种传统软件和SaaS应用。 不过，其中很大一部分营收仍来自人工智能，因为微软还报告了来自OpenAI的100亿美元营收。尽管OpenAI已将业务拓展至AWS、Oracle等平台，但它仍将大量服务运行在微软的云上。（Anthropic同样运行在Azure上。）微软还表示，其“商业剩余履约义务增长73%，达到6770亿美元”。这代表了人工智能实验室现有合同项下承诺的未来营收。 但是，与所有大型云服务提供商一样，微软也在大举支出，为履行这些承诺做准备。资本支出超过452亿美元，同样创下单季历史新高。

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ie Bakouch）。 Rubin NVL72：NVIDIA 首个 Rubin NVL72 提交为 Kimi K3（2.8T 参数）提供服务，每用户超过 850 tok/s，在 vLLM 上吞吐量高出 3 倍以上（SemiAnalysis）。 大规模集群强化学习：Reflection 为 Beam 的强化学习运行了约 13 亿个沙箱，在 23 个 GCP/AWS 集群上峰值达到 883,006 个 vCPU。未来的运行将迁移至 OpenEnv（Reflection）。 自动化优化：两个系统报告了端到端加速： Standard Kernel：与 CoreWeave 合作，该系统报告在 GLM-5.3 上流量提升 63%，在 Qwen3.8-27B 上每用户吞吐量提升 2 倍，在 DeepSeek V4.1 Flash 上提升 10%，涵盖从引擎配置到自定义内核（Standard Kernel）。 ResearchBoost-Agent：它报告在 12 个研究工作负载上实现 2.51 倍的几何平均加速。一个 9.59 倍的案例来自 DeepSpeed Python 钩子开销，该问题已在上

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理：应用程序将请求发送至网关，而非直接发送给 OpenAI、Anthropic 或 Google 等供应商，网关则按照运营方设定的规则转发这些请求。指南将这一类别视为对“散乱局面”的回应，开篇引用了 2026 年 9 月 Reddit 的 r/LLMDevs 版块上的一篇帖子，其中一位工程师描述了自己的工作场所：每个人都各自持有 Claude、OpenAI、AWS Bedrock 及其他推理供应商的密钥。 指南的对比表区分了四种网关类型。API 网关位于后端服务之前，决定客户端是否通过鉴权以及是否在其速率限制之内。LLM 网关位于模型供应商之前，决定哪个模型接收请求、由谁付费以及请求是否成功返回。MCP 网关决定智能体是否可以携带给定参数调用某个工具。指南用“AI 网关”来指代那些捆绑了上述部分角色组合的厂商产品。 六步请求生命周期 指南通过追踪一个请求从应用程序到模型再返回的过程来解释其机制。首先，应用程序向网关的端点发送聊天请求，通常采用 OpenAI 兼容格式。网关验证凭证，通常是发放给团队或产品的虚拟密钥，并且在接入输入护栏时，可以扫描提示词中是否含有敏感数据或试图覆盖模型指令

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需要其他层面的控制。 这一区分使该产品与 AI 的关联保持具体。Clearance 关乎界定智能体通过网络可以触及的范围，而 Active Defense 则利用自动化来帮助维持这些边界。 Aviatrix 表示，所有企业都符合其响应计划的条件，该计划涵盖对其整个环境的出站隔离、横向隔离和入侵防御，从 11 月 1 日至 5 月 1 日不设工作负载数量上限。AWS Marketplace 注册将于 2026 年 11 月 1 日开放。 团队可以从免费的隔离评估开始。网站将初始的基于浏览器的自评分（提供临时结果）与随后使用客户数据进行的架构评估区分开来。因此，初始评分应被理解为调查的起点，而非对每个可触及资源的实测清单。 在标准产品中，Clearance 包含一次评估和 15 个工作负载的监控或强制执行模式，且无时间限制。额外容量按工作负载计价，价格可向 Aviatrix 咨询。公告称，这两项隔离控制通过 Aviatrix Cloud 交付，也可在 Aviatrix Enterprise 上使用。 此次发布针对企业安全中一个长期存在的障碍：组织往往认同工作负载应拥有更少的访问权限，但当后

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感的非机密工作。Claude for Government 以 FedRAMP High 授权级别提供 Claude 的编码和智能体能力，功能与商业产品近乎一致，已于 2026 年 9 月 30 日全面可用。自行构建工具的机构可通过 Amazon Bedrock 使用 Claude，Claude 在该平台已获 FedRAMP High 授权，部分模型获准在 AWS GovCloud 中用于 DoD IL4 和 IL5 工作负载；也可通过 Google Cloud 的 Vertex AI 使用 Claude，Claude 在该平台已获 FedRAMP High 授权。Claude Enterprise 正在通过 FedRAMP 20x 计划申请 FedRAMP Moderate 授权。 其所取代的优惠 GSA 在 2025 年 8 月 12 日的新闻稿中宣布了与 Anthropic 的原始 OneGov 协议，以每机构 1 美元的象征性费用向联邦政府全部三个部门提供 Claude for Enterprise 和 Claude for Government，最长可达一整年，Anthrop

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样。 Google TPU是Google为机器学习和AI处理而设计、开发的处理器。 甲骨文表示，将在Oracle Cloud上为大规模部署该Google TPU提供电力、冷却、数据中心内网络等。 Oracle Cloud上的Google TPU预计于2027年开始提供。 Oracle Cloud引入Google TPU的原因 甲骨文在云市场上正拼命追赶领先的AWS、Microsoft Azure、Google Cloud。 在当前快速增长的AI市场中，这三家公司不仅使用NVIDIA的GPU，还各自推出自研AI处理器以构建独特价值，在此背景下，甲骨文与Google联手，使Oracle Cloud也能为客户提供NVIDIA以外的AI处理器选项，对于旨在提供擅长AI处理的云基础设施的甲骨文而言，可以说是合理的战略。 另一方面，Google Cloud正致力于强化Google TPU，以打破NVIDIA在AI处理器市场的堡垒。 因此，不仅能在自家的Google Cloud上，还能在Oracle Cloud上部署Google TPU，对于扩大Google TPU的使用而言无疑是理想的。 Goog

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56139 修复 MCP 认证状态测试的 IdP OAuth 配置 @jif-oai 56153 保留安全的企业 MCP 认证错误详情 @jif-oai 56154 在允许规则之前添加托管网络审查域 @olliem-oai 56163 默认启用 reasoning effort 覆盖 @felixxia-oai 56182 为网络代理 MITM 钩子添加 AWS SigV4 签名 @viyatb-oai 56210 稳定市场暂存清理测试 @felixxia-oai 56211 将全新记忆配置文件默认设为 v2 @jif-oai 56214 从 WSL DrvFS 检测中移除 u64 强制转换 @felixxia-oai 56220 在 Windows 沙箱清单测试中使用 cargo bin @felixxia-oai 56222 将 Bazel CI 设置整合到 prepare-bazel-ci 中 @anp-oai 56224 在分页恢复配置加载中复用当前模型上下文 @charliemarsh-oai 56233 使 Opus 编码器测试时间戳遵循采样时间 @goodman-oai

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署时体现得尤为明显，因为我们当时在处理每一个原语时都非常非常通用。从正常的产品角度来看，我通常大概会说，这大概不太合理。我们应该聚焦于用例。这说得通。但在这里，越来越多地，因为我们选择了更通用的方法，我们发现自己往往更倾向于采用那个解决方案。正因如此，它带来的回报越来越大。这是你本来就需要具备的东西，而你只是有了一个必须实现它的契机。从技术角度来说，我来自 AWS 世界，对吧？IAM、OVC，然后那些对此非常较真的人会谈论 Zanzibar 以及所有其他技术架构。我不熟悉 token grants 或 trust grants 这个词。 28:32 Trust grants，对。Trust grants。普通 OVC 和 trust grants 之间有区别吗？我是说，其实没有。它是一种授权形式。对，它是 IAM，但是 Anthropic 的 IAM。对，差不多。我觉得实际上我们有，比如有一种授权形式是，好，你向一个 API 发出了请求，而这个 API 在底层会访问一些数据，我们要确保你访问的是你自己的数据。对，就是非常非常基础的授权。这里只是我们建立了一个数据模型，它非常清晰，比如

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署目标生成微调模型：边缘和云端。 Exowatt 在第一个用例（边缘告警分诊）中基于 Qwen3-1.7B 模型实施了该方法，然后将同样的方法应用于第二个用例（云端能源市场分析）的 Qwen3-14B 模型。公司计划复用该解决方案，在整个机队中构建更小的任务专用模型。 图 1：Exowatt 微调与部署流水线，涵盖构建、云端服务和边缘服务三个阶段 以下七项 AWS 服务为 AI 流水线提供支持，无需管理实例、集群或端点： AWS 服务 用途 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 数据、清单、模型产物和测试集 Amazon SageMaker AI 无服务器微调 每次微调运行，从 Public Hub 配方启动 Amazon SageMaker AI 无服务器评估 每个候选模型 2,000 条答案作为托管作业评分 SageMaker Model Registry 每次完成的微调及其证据和指标 Amazon Bedrock Custom Model Import 托管用于 Cloud EMS 的微调 Qwen3-14B，由 Cloud EMS

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他们的评估方法本身就是障碍。 在本文中，我们分享 Property Finder 如何识别评估偏差、构建无偏的真实基准，并应用进化式提示词优化在 Amazon Bedrock 上选出合适的模型，最终实现更高的准确率和 86% 的成本降低。我们将逐步介绍该方法论和迭代示例，其中的经验可供您应用于自己的工作负载。 下图展示了 Property Finder 与 AWS 生成式 AI 创新中心团队用于在 Amazon Bedrock 上迭代提升分类准确率的提示词优化循环。 图 1：提示词优化循环架构 该图展示了迭代式提示词优化循环。房产图片由 Amazon Bedrock 处理，以 JSON 格式输出预测属性。在优化过程中，这些预测结果会与包含 256 张图片的专家标注开发集进行 Micro F1 评分对比。随后通过错误分析检查失败图片并识别视觉模式，为下一个提示词版本提供依据。该循环从 v0 运行到 v27。AI 助手协助优化提示词，后期版本采用了自动化优化。 你的评估可能在骗你 许多团队都会遇到这种情况。你想对比视觉模型，于是构建了一个评估数据集。获取标签最常见的方式是运行当前模型，并将

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Pro和iMac，此时距M6 Mac mini开始发货约一个月。 为何重要：Apple今年秋天势头正盛，从新iPhone到借助HomeView和HomePod mini 2进军智能家居，再到如今的高端iPad mini，接下来还有新Mac。鉴于行业内存短缺以及Apple近期的涨价（包括这款mini），如果新款MacBook Pro也更贵，买家不应感到意外。与AWS联合呈现 ⚙️ 研讨会：捕捉AI智能体的静默故障访问 pages.awscloud.com 简报：生产软件靠可见的错误和可回放的日志赢得信任。AI智能体打破了这一约定：故障可能看起来像一次正常的响应，而标准日志会丢失智能体为何这样做的原因。这场“在AWS上构建智能体系统”研讨会涵盖保护智能体系统安全和追踪智能体决策。 在这场免费研讨会中，你将学习如何： 保护智能体的代码和基础设施，在发布前发现关键漏洞 通过分层防护栏和红队回归测试防御提示注入 通过限定工具、权限和自主性来控制基于智能体的系统风险 注册11月17日的研讨会。MICROSOFT 💰 Microsoft向6万名员工提供买断方案 图片来源：Microsoft 简报：M

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