Ai2 如何用 GPU 时间预算与分层公平分配改造集群调度
Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片合约替换了原有的优先级调度器，把各研究项目该分多少 GPU 时间的争论从逐案运维操作变成透明的行政预算流程。
#教程/实践
Hugging Face BlogAI 评分3636 AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 在 Amazon Bedrock 上构建 Agent Mode，以 AI 原生方式覆盖 API 测试、文档、发现与实现，服务 4000 万开发者。
Simon WillisonAI 评分3434 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语音为博客构建了 Newsletters 页面，模型为 GPT-6 Astra High。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 用 Amazon SageMaker HyperPod 实现跨团队 GPU 集群隔离与公平共享
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构，让多个团队共享同一 GPU 集群。
OpenAI NewsAI 评分2222 LegalOn 将 Codex 成本减半，同时保持开发速度
LegalOn 将每日 Codex 预估成本削减 65%，同时保持开发速度。该公司按任务类型分配 Astra、Sol 和 Luna 模型，并对预算进行策略性管理。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 作者用 ML Intern 两天训出六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词驱动它完成数据构建、训练、评测和发布，两天内做出六个模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内从零训出六个模型，并公开全部提示词与成本明细，可迁移到自己的训练流程。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在预检索 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2828 如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model 框架，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。
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 万家客户提供带来源引用的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条洞察。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 如何用 AWS Lambda Durable Functions 实现 AWS DevOps Agent 调查后的自动修复
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 Amazon EventBridge 接收 AWS DevOps Agent 的调查完成事件，再由 AWS Lambda Durable Functions 调用 Amazon Bedrock 从预审工具白名单中选取修复动作。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 六周实战项目：让非工程背景业务人员亲手构建 AI 智能体
AWS 设计了一个为期六周、每周约四小时的结构化项目，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 等工具构建可运行的 AI 原型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和 Strands Agents 构建多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，降幅 78%。该系统还把手动生命周期步骤从 10 步以上压缩为 1 次交互（减少 70%），并将冗余告警中位数削减 65%。三人团队用六个月完成交付。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者需强化三项技能：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 节省的时间去解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明用第二个模型审查代码、计划和测试能发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义的双向界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流，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3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 应用推出 canvas，一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 Copilot 智能体双向通信，并能在本地执行代码、调用第三方 API。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2020 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。它把文档高度拆成确定性的代码几何与动态块几何两部分，评论高度按需懒测量并锚定到文件、行和侧，避免滚动跳变。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 用 AI 智能体迁移 4 万行 Fortran 77 遗留代码
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++，该代码库没有测试套件也没有集中文档。团队先搭建数值对齐测试框架，用 Skill.md 引导智能体导出状态快照并在 C++ 侧校验，再用 Vibe CLI 启动上百个智能体解析调用树、结合 Mistral OCR 整理散落的 PDF 文档并逐节点提交 PR。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程，其中先建数值对齐测试再迁移的做法可迁移到其他遗留系统改造。