OpenAI 如何用 Decisions API 构建响应更快的应用
OpenAI 推出 Decisions API,为各类应用提供快速、聚焦、低成本的决定能力。该 API 面向需要低延迟响应的应用场景,具体模型版本、参数规模与定价尚未在原文中披露。
OpenAI 推出 Decisions API,为各类应用提供快速、聚焦、低成本的决定能力。该 API 面向需要低延迟响应的应用场景,具体模型版本、参数规模与定价尚未在原文中披露。
AWS 为 Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制新增训练会话 API,把 forward_backward()、optim_step()、sample() 等操作变成 API 调用,模型在托管 GPU 上保持加载,用户只需在本地 Python 进程里编写训练循环。
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制的训练会话正式可用,用户可自行编写并协调训练循环,包括自定义损失函数和奖励信号,GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由平台负责。
Amazon Polly 生成式引擎完成升级,新增 14 种语音、覆盖 9 个 locale,并首次正式支持印地语和芬兰语。升级后共提供 57 种生成式语音,覆盖 11 种语言、25 个 locale,并扩展至 AWS GovCloud(US-West),总计 11 个 AWS Region。现有语音名称和 API 调用不变,属于原地升级,价格不变且无需改动代码。
微软研究院发布 Flint-interactive,一种构建在 Flint 之上的交互式数据可视化语言,让智能体生成可点击、筛选、缩放、高亮并支持跨图表联动的图表。它把点击、拖拽等原始触发解析为语义事件,用户只需用高层算子描述更新行为,布局与渲染依赖由 Flint 编译器处理。用户可通过 Flint-MCP 和 MCP Apps 在对话中直接使用,开发者可用编程 API 构建仪表盘和数据故事。
NVIDIA 发布 AIOps 平台 Minerva,汇集基础设施与 AI 工作负载的遥测数据,用专用 AI 模型把数据转成可执行的洞察。平台跨 GPU、SuperNIC、交换机、存储、调度器和作业建立动态知识图谱,每小时分析数十亿数据点,可把大量告警聚合成单一事件并给出可能的根因。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图,用于世界模型的训练、评估与部署。
推荐理由:原文列出 Cosmos 平台新增的训练、仿真与数据蓝图,并给出 Porsche、ANYbotics 等落地案例,可据此判断世界模型开发链路的开放程度。
NVIDIA 扩展开源 Agent Toolkit,新增 Agent Knowledge Foundation,并纳入 CUDA-X 库、Nemotron Retriever 与 Kumo 系列开放模型、OpenShell 安全运行时和 NemoClaw 蓝图。
NVIDIA 扩展 Confidential Computing,新增 Confidential Bare Metal 部署选项,让前沿模型构建者可在第三方裸金属基础设施上运行敏感负载并保留模型与数据控制权。
NVIDIA cuDSS 正式发布,这是一款 CUDA-X 库,将工程与科学仿真中的大型稀疏系统求解迁移到 GPU 上。Applied Materials 在 Ginestra 中实现最高 10x 加速,Dassault Systèmes 的 Abaqus 报告 8-10x 加速,ZEISS SMT 的 EUV 光刻等离子体仿真提速 4x。
Google Cloud 与 NVIDIA 宣布基于 NVIDIA Vera Rubin 的 A5X 实例正式可用,下月开放并计划扩展至欧洲。
推荐理由:Google Cloud 与 NVIDIA 公布 A5X 实例的可用时间与规模规划,读者可据此判断大规模强化学习算力的供给节奏。
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示本地 AI 硬件全线产品,RTX Spark 面向 Windows PC 运行个人智能体,DGX Spark 面向 Linux 开发者,DGX Station 面向企业前沿负载。
推荐理由:NVIDIA 一次性公布本地 AI 硬件与软件栈的多项更新,读者可据此了解桌面级智能体与本地推理的当前配置边界。
Terminal X 的 Eval Agent 基于 54 项标准评分体系,使用 GPT-6.1 Sol 对输出进行打分,与资深投资人判断的一致率达到 88.6%。相比此前,该方案多捕捉到 25% 偏离基金投资授权(mandate)的输出。
Amazon Bedrock 的跨区域推理(CRIS)现支持从加拿大区域访问 OpenAI GPT-6.1 Sol、GPT-6(Astra/Sol/Luna)和 GPT-5.6(Sol/Terra/Luna),推理在北美处理。
Amazon Bedrock 现已在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点为所有 Anthropic Claude 模型提供结构化输出,返回符合 JSON Schema 的响应,无需自定义解析或重试逻辑。
AWS 新客户现在可用 Google、GitHub、Apple、Amazon 账号或邮箱在 2–3 步内注册,并自动在约 20 秒内进入配置好的 SageMaker Studio 环境,无需完成高级账户注册、验证手机号或(多数情况下)输入信用卡。
OpenAI 正在改进 ChatGPT 对低资源编程语言的支持,并新增了针对软件工程、SQLite 和 COBOL 迁移的评测。
TwelveLabs 的视频语言模型 Pegasus 1.5 已在 Amazon Bedrock 上线,可将长视频转为带时间戳的结构化 JSON 元数据。新版本支持视频分段、结合参考图像的多模态提示词和免预索引的即时处理,单次请求可分析最长两小时的视频,较 Pegasus 1.2 的一小时提升一倍。
NVIDIA RTX Spark 笔记本正式开售,搭载 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU,最高 128GB 统一内存和 1 petaflop AI 算力,起售价 2399 美元。
Benefit Street Partners 的 Anant Kumar 用 Codex 做代码审查并加快后续跟进,从而更快回答客户问题。他构建的工具用于比较贷款估值和分析信贷协议。
Stack Overflow for Agents 由两名工程师用 Codex 在数周内完成开发,其 ChatGPT 插件推动智能体创建量最高增长 10 倍,注册量增至三倍。
OpenAI 推出 Rosalind Academic Plan,为符合条件的学术实验室提供 GPT-Rosalind 的赞助访问权限及配套工具,用于推进生命科学研究。
Meta 的编码优化开放权重模型 Muse Spark Open 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线,采用 MoE 架构,816B 总参数、42B 激活参数,支持 1M tokens 上下文窗口。SageMaker JumpStart 提供 BF16 与 NVFP4 量化两个版本,NVFP4 显存占用约为 BF16 的四分之一,可部署在用户自有 AWS 账户的端点中。
NVIDIA 发布 RTX Spark,定位为一台面向创作者、游戏玩家和 AI 智能体的 Windows PC,并将在全球多地举办发布活动。
推荐理由:NVIDIA 官方公布 RTX Spark 面向创作者、游戏玩家和 AI 智能体的定位,并汇总多家媒体对本地 AI 性能的早期评价。
Google DeepMind 介绍用智能体开发平台 Google Antigravity 加速抗菌肽发现,把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中。平台借助 ProtNLM 模型从氨基酸序列预测生物功能,扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白,并内置 Biomolecular Structure Viewer 三维结构查看器,让研究者与智能体共享可视状态。
推荐理由:原文展示了智能体平台如何把跨数据库检索与结构分析压缩进一次会话,读者可据此判断科研工作流的变化。
NVIDIA DLSS 4.5 控制选项已在 GeForce NOW 上线,支持 DLSS Super Resolution、Dynamic Multi Frame Generation 和 Ray Reconstruction。
OpenAI 面向巴西葡萄牙语教师推出 AI for Educators,并展示 Study Mode 如何支持主动、分步的学习。该工具旨在帮助教师引导学生通过提问来思考和学习。
Sullivan & Cromwell 与 OpenAI 合作开发了 AI 工具 Agreement Analyzer,用于识别协议草案中的问题。该工具将律所的法律专业能力引入协议审查流程。
Amp 利用 GPT-6 Astra、Ultrafast、GPT-Live-1 和 Sign in with ChatGPT,将 AI 智能体拓展到代码之外的场景。
GitHub 发布基于 ModernBERT 的通用密钥检测分类器,可在不到 2 毫秒内评估一批候选密钥,并称可让推送保护拦截的密钥数量增加一倍以上。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习训练,无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由:微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,用约 3500 行代码把部署中的 agent harness 直接接入强化学习训练,并给出可复现的编码 agent 训练结果。
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,这是一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线,只需指向一个 GitHub 仓库,智能体就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness,最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。