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星期四

  1. TechCrunch AI

    微软连续 10 个季度营收创纪录,季度营收达 923 亿美元

    微软公布季度营收 923 亿美元,同比增长 19%,连续 10 个季度创下营收纪录,净利润 366 亿美元,同比增长 32%。微软云营收 639 亿美元,同比增长 30%,其中 Azure 贡献 332 亿美元,来自 OpenAI 的收入为 100 亿美元。微软本季资本开支达 452 亿美元,同样创下单季新高。

    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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星期三

  1. Unite.AI

    Perplexity 发布 LLM 网关实践指南,梳理请求链路与生产风险

    Perplexity 于 2026 年 10 月 27 日发布 LLM 网关实践指南,说明这一中间层如何路由、鉴权、缓存和记录模型调用,并区分 API 网关、LLM 网关、MCP 网关与 AI 网关四类形态。指南以六步请求生命周期拆解机制,同时警告网关集中了各家供应商凭证,并引用 Microsoft 披露的 LiteLLM 网关入侵事件和 Check Point 报告的 CVE-2026-35029、CVE-2026-59823 两个高危漏洞(已在 LiteLLM 1.83.9 修复)。文中还列出 Cloudflare AI Gateway 与 OpenRouter 的故障复盘、四条部署路径及约 50 美元/月起的付费方案。

    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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  2. Unite.AI

    Aviatrix 推出 Clearance,限制被攻陷的云与 AI 工作负载横向扩散

    Aviatrix 发布云安全产品 Clearance,通过默认拒绝的出站与横向隔离限制被攻陷工作负载可访问的目标,并支持先用 Shadow Rule Set 在监控模式下预览策略影响再一键启用。Clearance 基于 Aviatrix Containment Platform,按域名和身份管控容器、serverless、数据库与 AI 智能体的通信;Aviatrix Active Defense 自动化策略层目前面向 Aviatrix Enterprise 设计伙伴免费早期访问。公司还将于 2026 年 11 月 1 日至 2027 年 5 月 1 日提供不限工作负载数量的临时响应计划。

    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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  3. Unite.AI

    GSA 扩大与 Anthropic 的 OneGov 协议,Claude 采购折扣提至 40%

    美国总务管理局(GSA)与 Anthropic 于 2026 年 10 月 27 日宣布扩大 OneGov 协议,政府买家在 Claude Enterprise、Claude for Government 和 Claude API 上获得 40% 的按用量折扣,适用范围从联邦政府扩展到州、地方、部落和领地政府。协议不设最低采购量,机构可按实际用量付费,并可通过直销、经销商和主要云平台下单。Anthropic 称约 500 个美国联邦、州和地方政府机构在使用 Claude,Claude for Government 周活跃用户自 2026 年 2 月以来增长约八倍。

    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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  4. Publickey

    Oracle Cloud 宣布引入 Google TPU,2027 年起提供服务

    Oracle 在 Oracle AI World 2026 主题演讲中宣布,将把 Google 自研的 AI 芯片 Google TPU 引入 Oracle Cloud Infrastructure,并计划于 2027 年开始提供 Google TPU 服务。Oracle 表示将为大规模部署提供电力、冷却和数据中心内网络等配套。文章还提到 Google Cloud 上周开源了让 PyTorch 原生支持 TPU 的 TorchTPU。

    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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  5. Codex:GitHub Releases

    OpenAI Codex 0.165.0 发布:新增 Google Cloud Vertex AI 提供商与…

    OpenAI Codex 0.165.0 新增内置 Google Cloud Vertex AI 提供商(通过 model_provider = "gcp" 配置),并将 GPT-6.1 Terra 加入模型目录。该版本还默认启用 memory v2 并支持导入外部智能体记忆,同时默认允许在对话中调整 reasoning effort。会话选择器新增仓库过滤,agent 命令中心支持按目录分组。

    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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  6. Latent Space精选

    Anthropic 工程与产品负责人谈 Opus 5.5 发布与 Claude 智能体架构

    Latent Space 播客访谈 Anthropic 工程负责人 Katelyn Lesse 与产品负责人 Angela Jiang,围绕 Opus 5.5 的发布展开,讨论模型写作风格调整、按每美元智能定价以及为防蒸馏而要求跨轮保留 thinking blocks 等 API 变化。访谈还介绍了 Claude Managed Agents 把会话与 harness 同执行代码的沙箱分离的思路,凭据通过代理单独挂载,沙箱故障不会带走整个会话;Dreaming 则被实现为一个托管智能体检查另一个智能体的历史并写回记忆。团队表示随着模型发布的安全工作变重,近期精力更多转向安全,技能、记忆等功能的推进相对放缓。

    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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  7. AWS Machine Learning

    Exowatt 用 SageMaker 无服务器模型定制在准确率上超越前沿模型

    Exowatt 借助 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制,为边缘告警分诊微调 Qwen3-1.7B、为云端能源市场分析微调 Qwen3-14B,准确率超过前沿模型且成本最高降低 49 倍。该流程结合 LoRA 与 SFT,并用 SageMaker 无服务器评估为每个候选模型打分 2,000 条答案,微调后的 Qwen3-14B 通过 Amazon Bedrock Custom Model Import 托管。Exowatt 表示这条从原始运营数据到已评估部署产物的可重复路径,现在几天即可跑完,而非数月。

    Exowatt fine-tuning and deployment architecture across build, cloud-serve, and edge-serve stages

    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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  8. AWS Machine Learning

    修复评估偏差,在 Amazon Bedrock 上选出更好的模型

    Property Finder 发现其评估标签中 96.8% 直接来自现有视觉语言模型的预测而非人工核验,导致任何替代模型在对比中结构性吃亏。团队重新人工标注 356 张 UAE 图片并改用多标签分类,再通过 v0 到 v27 的提示词迭代优化在 Amazon Bedrock 上选型,最终实现准确率提升且成本降低 86%。

    Diagram of the prompt optimization loop: a property image goes to Amazon Bedrock, the predicted attributes are scored with Micro F1 against the expert-annotated development set, error analysis informs the next prompt version, and the loop repeats from v0 to v27.

    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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星期二

  1. The Rundown AI

    Apple 发布新款 iPad mini:8.5 英寸 OLED 屏、A20 Pro 芯片,起售价 699 美元

    Apple 在 Mac 发布会前推出新款 iPad mini,配备 8.5 英寸 OLED 屏和 A20 Pro 芯片,起售价 699 美元,比上代贵 100 美元。Apple 称 A20 Pro 多任务处理快 60%、AI 性能提升 4.5 倍,用于运行 Siri AI;机身厚 5.4mm、重 255g,比上代轻约 13%。据 Bloomberg 报道,Apple 还将在本周发布首款触屏 OLED MacBook Pro,搭载 M5 Pro 和 M5 Max 芯片。

    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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星期一

  1. SiliconANGLE

    马斯克称 SpaceX 已获 400 亿美元债务融资购买 GPU,并预测 neocloud 将出现整合

    马斯克在 X 上表示,SpaceX 已获得 400 亿美元债务融资,用于从 Nvidia 等供应商购买 GPU,这批 GPU 将在 2027 年第一、二季度交付。他称 SpaceX 拥有投资级信用评级,且 Starlink 和发射业务带来独立于 AI 数据中心的收入,因此能拿到这笔资金;而过去几周,债务市场对没有独立收入的公司几乎关闭。马斯克还预测 200 多家 neocloud 将出现整合,只有少数能存活。

    ,但不会很多。” 马斯克的警告引发了人们对AI基础设施繁荣可持续性以及像Amazon Web Services Inc.、Microsoft Corp.和Google LLC等财力雄厚的大型云服务商与其较小竞争对手之间日益扩大的差距的质疑。更严格的贷款标准可能迫使较小的运营商寻求合并或取消扩张计划,从而可能使其更成熟的竞争对手获得优势。 6月,摩根士丹利预测AWS、Microsoft、Google和Meta Platforms Inc.今年的资本支出将达到7000亿美元,2027年将超过1万亿美元。但他们正在借入巨额资金来实现这一目标。据高盛称,这些公司今年的预计借款将达到2500亿美元,2027年将达到4000亿美元。摩根士丹利表示,在全球范围内,与AI相关的债务发行量今年预计将超过5700亿美元。 借款规模已经对信贷市场产生了重大影响。据路透社报道,由于对新债务规模庞大的担忧,投资者现在要求AI基础设施相关公司债券提供更高的收益率。这是因为许多投资者越来越担心AI服务的收入能否增长得足够快,以证明在芯片、数据中心及相关基础设施上的巨额支出是合理的。 更严格的借款条件的后果可能会波及

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星期六

  1. 财联社

    AI驱动网络攻击密集爆发,业内称十月为网络安全黑色十月

    财联社报道称,近几周黑客大举启用AI智能体和自动化工具发起攻击,业内人士将本月形容为网络安全界的黑色十月。PHP被曝重大漏洞,全球多达70%的网站可能面临被黑风险,美国国家安全局和联邦调查局警告企业若无法立即打补丁就关停网站,加拿大、比利时、法国和荷兰的部分政府网站主动下线。安全公司RunSafe Security首席技术官Shane Fry称,AI可在几小时内把漏洞武器化为攻击代码,而过去这需要数周甚至数月。

    本周五(10月23日),美国能源部宣布,已根据《2020年能源法》将氦气认定为关键材料,以加强美国制造业和供应链安全; ②美国能源部长克里斯·赖特在一份声明中写道,氦气对于生产推动美国经济发展的半导体和先进技术至关重要。 OpenAI、Anthropic齐参与!全球首个AI生物安全实验室将问世 财联社 潇湘 2026-10-24 15:45 ①英国内阁办公厅周六发布公告表示,英国将设立一个国家级人工智能生物安全实验室,以帮助加强其应对新出现生物威胁的防御能力; ②该实验室将由OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持,这是英国为提升理解并化解AI技术潜在风险而推出的一揽子关键举措之一。 什么信号?亚马逊CEO:AWS 2027年容量基本售罄,巨额投资仍难匹配需求! 财联社 黄君芝 2026-10-24 13:40 ①受人工智能基础设施需求不断增长的影响,亚马逊网络服务的云计算容量在2027年底前已基本售罄,且大量订单已排至2028年; ②亚马逊计划在2026年投入约2200亿美元用于资本支出,反映出其对数据中心和配套基础设施的积极投资,但供应仍然受到限制。

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  2. MarkTechPost

    Anthropic 开源 sandbox-runtime:为 AI 智能体提供无容器 OS 级沙箱

    Anthropic 开源 sandbox-runtime(srt),以 OS 级隔离限制进程可访问的文件和网络主机,无需启动容器,npm 包 @anthropic-ai/sandbox-runtime v0.0.81 采用 Apache-2.0 许可,要求 Node.js 22.12+。macOS 使用 Seatbelt,Linux 依赖 bubblewrap、socat 和 ripgrep,Windows 支持处于 alpha 阶段。Anthropic 称内部 Claude Code 使用中权限提示减少 84%,该数字为自报数据;网络默认拒绝,流量经主机侧代理按域名白名单放行。

    x CLI 沙箱Docker SandboxesE2B 隔离方式操作系统原语:Seatbelt、bubblewrap、Windows 账户 + WFP操作系统原语:Seatbelt、bubblewrap、原生 Windows 沙箱每个沙箱一个 microVM每个会话一个 Firecracker microVM 运行位置本地机器本地机器本地机器云或 BYOC(AWS、GCP) 是否需要容器或虚拟机否否是(microVM)是(托管 microVM) 能否在其自身智能体之外使用可以,CLI + 库适用于任意进程内置于 Codex可以,面向编码智能体的 sbx CLI可以,JS 和 Python SDK 网络默认拒绝全部;代理允许列表在 workspace-write 中关闭;配置开关首次启动时选定策略(例如全部拒绝、均衡)默认开启;可禁用 域名允许列表支持,通配符 + 端口未披露(文档中有开/关切换)支持,通配符 + 端口支持,allowOut 带通配符(基于 SNI/Host) 许可证Apache-2.0Apache-2.0未披露Apache-2.0(SDK) 状态Beta 研究预览;Wi

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  3. 钛媒体 · AGI

    AI审计工具为何由被审方提供:一周四起安全事件与七篇论文的验算

    文章以十月十六日至二十三日一周内的四起安全事件为线索,包括PHP两个远程执行漏洞被AI挖出、LiteLLM后门版v1.107.0在PyPI存活约两小时并被下载约4.9万次、OpenCode控制台泄露1.4%用户的第三方模型密钥、微软通报人类组织使用开源多智能体渗透框架ARTEX攻击供应链,讨论AI审计面临的共同问题。作者逐篇核查七篇论文后指出,潜推理自解码的忠实度最高仅0.4788,稀疏自编码器对后门位移近乎失明,探针在被优化对象针对时会失效,三种主流审计工具都产自被审方生态或需借用被审方权限。文中还引用了牛津与纽约大学的NARCBench多智能体合谋基准,以及Anthropic与Theorem用Claude对123个开源库239个入口写下约十亿行Rocq形式化证明的报告。

    "结构性失败"定性);发现链:Calif 2026年8月11日首报(GPT-5.6 Sol辅助)、Wiz 8月24日(Gemini 4 Argon加GPT-5.6 Sol加Wiz Atlas)、OpenAI 9月18日、Chainguard 10月独立重发现;暴露面估算引自ox.security以Shodan数据(2026年10月21日);利用尝试最早记录为AWS蜜罐10月17日;保密期崩盘链引自The Register及多方主流报道(2026年10月21日)。 LiteLLM后门事件:Datadog Security Labs披露(2026年10月21日,v1.107.0存活约2小时,年内第二次)。补充攻击链解剖(2026年10月23日 LiteLLM 官方权威复盘):后门版 10月21日约11:40 UTC 上 PyPI、PyPI 13:23 UTC 隔离(Docker 14:20 移除),约 49,043 次下载(uv 占约 3.6 万);权威根因为 5月27日一份配置文件把 LiteLLM Agent Platform 的部署主密钥误提交到公开仓库 LiteLLM-Labs/l

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  4. heise online

    开发者快讯:Go 发起开发者调查、Python 发布安全补丁、TypeScript 7.1 Beta 更新

    Go 团队启动 2026 Go Developer Survey,调查持续到 11 月 3 日,结果计划于 2027 年初公布,去年有 5379 人参与。Python 3.15.1、3.14.9 和 3.13.17 以安全更新为主,随附 pip 26.2.2 与 certifi 2026.10.19,以应对 eMudhra/emSign 证书安全事件。TypeScript 7.1 Beta 为 Ambient Modules 增加 Import Attributes 支持,并支持面向 WebAssembly 的 Source Phase Imports。

    mbly 源导入已经可以在当前的 Node.js 版本中使用。 React 框架 React Native 0.88 支持可变字体,配备了新的、默认启用的基于 Web 的事件系统,并带来对 React 19.3.0 和 Metro 0.87 的更新。此外新增了对 SceneDelegate 生命周期的支持,这是 Apple 从 iOS 27 SDK 起所要求的。由于不包含用户可见的破坏性变更,现有应用通常无需修改代码即可升级到新版本。 借助 BoxLang 1.18.0 的新 Azure Functions 运行时环境,应用程序现在可以用同一份代码在 AWS Lambda、Google Cloud Functions 和 Microsoft Azure Functions 上以无服务器方式运行。同样新增的是支持集群的定时任务,以便在分布式环境中仅在单台服务器上执行作业。 根据 Linux 基金会的一项研究,四分之一的拉取请求应被视为 AI Slop。不过研究也显示,使用生成式 AI 使所有开源开发任务的生产力提升了 50%。 如果你觉得缺少某个有趣的话题,欢迎给我们发邮件。 (mro)

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  5. 财联社

    英国将设立全球首个AI生物安全实验室,OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持

    英国内阁办公厅宣布,英国将设立国家级人工智能生物安全实验室,用于侦测和监控生物安全威胁,由OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持。英国政府将为此投入1亿英镑,OpenAI和Anthropic另提供价值最高达2亿英镑的AI模型调用额度,实验室还将与Google DeepMind及生命科学企业Basecamp Research合作。公告同时包括向英国AI安全研究所追加1.2亿英镑、向筹建中的英国AI经济研究所增拨2300万英镑。

    涨幅超94%!栏目为你高效解密这家人气公司背后大涨逻辑 ①栏目子模块合力解读,这家人气公司兼具物理AI、机器人双热点,三度提及,三度次日20cm涨停,本周累计涨幅超94%; ②栏目跟踪海外巨头相关动态,梳理机器人产业关键环节,相关公司解读后收获2连板; ③数据要素本周升温,栏目解读重磅政策,提及焦点公司3日最高涨超37%。 相关阅读 什么信号?亚马逊CEO:AWS 2027年容量基本售罄,巨额投资仍难匹配需求! 财联社 黄君芝 2026-10-24 13:40 ①受人工智能基础设施需求不断增长的影响,亚马逊网络服务的云计算容量在2027年底前已基本售罄,且大量订单已排至2028年; ②亚马逊计划在2026年投入约2200亿美元用于资本支出,反映出其对数据中心和配套基础设施的积极投资,但供应仍然受到限制。 前沿AI模型安全引爆担忧?OpenAI“表决心”:将完全断网训练! 财联社 黄君芝 2026-10-24 10:13 ①OpenAI目前正在一套完全不接入互联网的封闭系统中开展前沿模型训练工作; ②公司已于10月1日正式重启前沿模型训练工作,正与云服务合作伙伴协同推进这套离线训练体系的

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  6. 虎嗅

    史无前例的万亿投资,赢家只有英伟达?

    虎嗅梳理全球AIDC建设潮,指出2026年合计算力投资预计达8300亿美元、同比增长79%,但截至2026年7月英伟达Grace Blackwell产能超95%尚未投用。业内共识是巨头资本开支约六成以上对应明确客户,其余三至四成属于提前抢产能。文章以CoreWeave二季度收入25.75亿美元、净亏6.26亿美元等案例说明,单园区收入覆盖成本、利用率与租价稳定、后续融资续上这三个条件目前都未被普遍验证,确定的赢家可能只有卖设备的英伟达。

    U 再出租,CoreWeave 2026年第二季度,它收入25.75亿美元,调整后 EBITDA 达15.10亿美元,看起来相当丰厚;但按美国会计准则计算,营业亏损4900万美元,净利息费用6.40亿美元,最终净亏损6.26亿美元。中间还有折旧、摊销、调整项和税项。CoreWeave 已经卖出了大量服务,同时仍在承担扩张的代价。 大型综合云厂商的情形好一些,AWS 和阿里云的云业务本身都在赚钱。但这组分部数字证明不了每座新建 AI 工厂已经回本,因为还包括了传统的云服务。 二季度,Google Cloud 同比增长 82%,Azure 增长 43%,AWS 增长 37%,甲骨文 OCI 增长 93%,阿里 AI 云与算力服务增长 45%,腾讯云增长 24%。 但另一面,花出去的更多。上半年,亚马逊、微软、Alphabet、Meta 四家的资本开支合计 3017 亿美元,约合 2.1 万亿元人民币;同时段云收入是 AWS 798 亿、微软智能云 740 亿、Google Cloud 448 亿,Meta 没有对外云业务。这几栏是云业务的总收入,还有传统云主机、存储、数据库和软件订阅,AI

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  7. SemiAnalysis

    SemiAnalysis 实测 Trainium3 的 PyTorch 训练与 Neuron Explorer 剖析器

    SemiAnalysis 工程团队在 Trainium3 上实测了原生 PyTorch 训练栈 TorchNeuron 与 TorchTitan,用 Qwen3-32B 在 16 颗 Trainium2 上训练,eager 模式达 11,099 tokens/s、23.89% MFU,compiled 模式达 14,156 tokens/s、30.47% MFU。作者认为 Neuron Explorer 剖析器优于 Nvidia 和 AMD 的方案,但首次编译耗时过长,gpt-oss 训练配方首步编译用了 27 分 17 秒。FlexAttention 测试通过 96 个用例中的 89 个,7 个失败均因编译超时而非数值错误。

    证明了自己。Anthropic正在Trainium2和Trainium3上运行生产推理和RL rollout。从历史上看,Trainium在推理方面表现出色,但并非研究训练的最佳选择。在推理中,模型架构的变化速度比训练慢得多;在训练中,研究人员会对模型架构进行大量不同的实验和消融,需要一个覆盖广泛API表面的技术栈。过去,这正是Trainium的短板所在。 AWS Neuron团队正积极努力改变这一缺陷,最大的转变是迈向一流的原生PyTorch训练体验。在训练循环中到处撒xm.step()、与定制的XLA式执行模型较劲的日子已经一去不复返。Trainium现在以PyTorch用户所期望的方式运行PyTorch——eager模式,配合torch.compile和标准API。 SemiAnalysis工程团队过去几周一直在试用Trainium3机架,发现体验很棒——我们很喜欢它整体的发展方向。需要说明的是,它还不完美,我们自己也遇到了几个bug。它远未达到CUDA生态的成熟度,但方向是对的。他们的团队借助智能体编码正在快速推进。 此外,与其他加速器公司不同——我们曾不得不费尽周折才能让他们

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  8. AWS Machine Learning

    Bayer 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建智能体决策引擎

    Bayer Crop Science 基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建了多智能体自然语言界面 ADE,覆盖其 Connected Decision Engine,第一阶段约 80% 的用户问题无需工程师介入即可解决。ADE 在生产环境运行 22 个专业智能体,由 Supervisor Agent 按意图路由,并借助 AgentCore Gateway 以 MCP 工具形式暴露后端 API。故障诊断时间从过去超过 1 小时的手动排查缩短至 10 分钟以内。

    Agentic Decision Engine architecture: user experience, orchestration, specialist agents, and tools and data source layers

    人工智能 Bayer Crop Science 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上借助 AWS Unified Operations 构建智能体决策引擎 植物育种决策所依赖的数据横跨基因组学、田间试验、影像、环境条件和模型输出。Bayer Crop Science 针对这些数据、跨作物、区域和团队运行数百种机器学习(ML)模型配置,而且每次运行都需要可重复并受到治理。为满足这一要求,Bayer 构建了互联决策引擎(CDE),这是一个用于部署、编排、监控和复用 ML 工作流的系统。CDE 为育种人员、分析师、研究人员、数据科学家和数据工程师提供了一致的方式来运行分析,同时保留执行历史和运维控制。 随着采用范围扩大,瓶颈从运行工作流转移到了理解工作流。解释一个结果意味着要从 API、文档、元数据存储、仪表板和日志中拼凑上下文。想要知道工作流为何失败、模型做了什么或结果来自何处的用户,仍然必须知道该检查哪个系统。为弥合这一差距,Bayer 构建了智能体决策引擎(ADE),这是一个位于 CDE 之上的多智能体自然语言界面。一个监督智能体将每个问题路由给专业智能体,专业

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  9. AWS Machine Learning

    Amazon Quick Sight 图层地图支持用 GeoJSON 绘制点和路线

    Amazon Quick Sight 图层地图新增支持 GeoJSON 的 Point 和 LineString 两种几何类型,可在地图上标出具体门店位置或机场间航线等路线。GeoJSON 文件上限 100 MB,需与 Quick Sight 数据集通过共享键字段关联,每个图层一次只渲染一种几何类型。

    Quick Sight dataset row for the JFK-LAX route with its route_id join key

    in sequence. Use lines when the relationship between locations is what you want to show, such as flight paths, delivery routes, shipping lanes, or pipeline segments. The visual draws each path from the coordinates in your GeoJSON file rather than generating it from your data at load time. A field from your joined dataset can determine the line color encoding, so you can group routes by whatever that field represents. In addition to color, you can customize lines with width and opacity controls

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