Standard Bots 如何为工业机器人构建可靠执行的 AI
Standard Bots 用共享基础模型加演示微调的方式驱动机器人，最大模型仅数十亿参数，靠超 10 亿张图像训练实现零样本感知，推理全部在本地边缘 GPU 上完成。其机械臂面向上下料、焊接和装配等短周期任务，感知由模型负责，运动与单元逻辑仍用传统编程，客户包括 NASA、Amazon 和 Lockheed Martin。
#教程/实践
Latent SpaceAI 评分3636
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 披露其 Agent Mode 在 Amazon Bedrock 上的生产架构，用于支撑 4000 万开发者的 API 测试、文档、发现与实现工作。
Simon WillisonAI 评分3636 Simon Willison 用 Codex 语音模式为博客新增 Newsletters 页面
Simon Willison 用 ChatGPT 桌面版 Codex 标签页的语音对话模式，在做饭的半小时里几乎全程靠说话为博客建成了 Newsletters 页面，所用模型为 GPT-6 Astra High。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2626 如何用 Amazon SageMaker HyperPod 实现 GPU 集群的团队隔离与公平共享
Amazon SageMaker HyperPod 多租户参考架构通过 AWS IAM Identity Center 集中认证、按团队划分 SageMaker AI 域和 Kubernetes 命名空间实现工作负载隔离，并用 HyperPod Task Governance 做公平资源分配、按命名空间分摊成本。
OpenAI NewsAI 评分2222 LegalOn 将 Codex 成本减半，同时保持开发速度
LegalOn 将 Codex 每日预估成本降低 65%，同时保持开发速度。其做法是把 Astra、Sol 和 Luna 匹配到不同任务，并对预算进行策略性管理。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 校验重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在原有预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2626 如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量和变更韧性四个维度衡量 agentic automation 的价值。该框架强调节省的工时并不等于利润，需有明确的变现机制和责任人；文中以年处理 20 万件理赔的分诊流程为例，说明仅按人力节省计算会高估收益。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万名客户提供带来源引用的自然语言问答，2026 年 2 月正式可用后其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条洞察。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作方式，GitHub 给出三项值得强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 省下的时间解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明其用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查，以发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以流畅渲染含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源超大 PR。其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态块几何两个独立域：代码行高提前精确算出，评论等动态块按文件、行号和侧锚定，惰性测量并只做小幅修正。