Streamlining generative AI development with MLflow v3.10 on Amazon SageMaker AI
今天，我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序现已支持 MLflow 版本 3.10，为您的生成式 AI 工作流程带来增强的生成式 AI 开发功能和简化的实验跟踪。该最新版本建立在 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序的基础上，引入了强大的可观察性、评估和生成新功能 [...]
7 OpenCode Plugins That Make AI Coding More Powerful
了解哪七个 OpenCode 插件可添加内存、搜索、Gemini、终端控制、分析和可重用技能，使 AI 编码工作流程变得更强大。
How plants make copies of themselves – key gene identified in model plant
广岛大学的一个研究小组发现 GEMMIFER 基因对于地钱地钱的无性繁殖至关重要，揭示了芽胞发育背后的机制，并增强了对植物克隆过程的理解。
Capacity-aware inference: Automatic instance fallback for SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 为新的和现有的推理终端节点引入了容量感知实例池。您定义实例类型的优先级列表，只要在创建、横向扩展和横向收缩期间容量受到限制，SageMaker AI 就会自动处理您的列表。您的端点无需人工干预即可配置可用的人工智能基础设施。此功能适用于单模型端点、基于推理组件的端点和异步推理端点。
Agent-guided workflows to accelerate model customization in Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI 现在提供的代理体验改变了这一点。开发人员使用自然语言描述他们的用例，AI 编码代理简化了整个过程，从用例定义和数据准备到技术选择、评估和部署。在这篇文章中，我们将引导您使用 SageMaker AI 代理技能完成模型自定义生命周期。
Unleashing Agentic AI Analytics on Amazon SageMaker with Amazon Athena and Amazon Quick
本文演示了 Amazon Quick 的代理 AI 助手如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 作为存储、使用 Amazon SageMaker 和 AWS Glue for Lakehouse、Amazon Athena 跨多种存储格式（S3 表、Iceberg 和 Parquet）进行无服务器 SQL 查询，从而将数据分析转变为自助服务功能。
Organizing Agents’ memory at scale: Namespace design patterns in AgentCore Memory
在本文中，您将了解如何设计命名空间层次结构、选择正确的检索模式以及为 AgentCore 内存实施基于 AWS Identity and Access Management (IAM) 的访问控制。
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni on Clarifai Reasoning Engine: Zero Day Support at 400 Tokens Per Second
对 Gemma-3-4B、MiniCPM-o 2.6 和 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的延迟、吞吐量和可扩展性进行基准测试。
Google Cloud Next 2026: The End Of The AI Pilot Era
Google Cloud Next 2026 开幕，Thomas Kurian 宣布人工智能试点时代的结束，Sundar Pichai 将去年企业的克制（“我们可以建立一个代理吗？”）与今天的“我们如何管理数千个代理？”进行比较。 Google Cloud Next '26 通过一个产品故事回答了第二个问题：Gemini Enterprise [...]
Georgia National Guard aids wildfire suppression efforts
佐治亚州国防部 (DoD) 正在协助佐治亚州应急管理和国土安全局 (GEMA/HS) 以及其他州和地方机构...
Build Strands Agents with SageMaker AI models and MLflow
在这篇文章中，我们演示了如何使用 Strands Agents SDK 以及部署在 SageMaker AI 端点上的模型来构建 AI 代理。您将了解如何从 SageMaker JumpStart 部署基础模型，将其与 Strands Agent 集成，以及使用 SageMaker Serverless MLflow 进行代理跟踪建立生产级可观测性。我们还介绍了如何跨多个模型变体实施 A/B 测试，使用 MLflow 指标评估代理性能，并展示如何在您控制的基础设施上构建、部署和持续改进 AI 代理。
I tested ChatGPT Images 2.0 vs. Gemini Nano Banana to see which is better - this model wins
我对 ChatGPT Images 2.0 和 Gemini Nano Banana 进行了九次图像生成测试。获胜者已经很明显了。
记录 Gemäldegalerie 藏品的积极努力将在一个世纪后得到回报，因为鲁本斯和卡拉瓦乔丢失的画作的底片已被数字化并在线发布
Pentagon workers vibe-code 100,000 AI ‘agents’ to use on unclassified networks
GenAI.mil 上的 Google Gemini 工具允许国防部人员创建自己的 AI 代理来处理数据并自动执行在线任务。
Achievement Up, Referrals Down: What Consistency Made Possible at Gem Prep
我们的咨询与合作伙伴团队与学校、学区和基金会合作，加速教师和领导者的发展并提高学生的成绩。一个例子是我们与爱达荷州布鲁姆基金会的四年合作伙伴关系，以支持特许学校的合作。通过这项工作，我们与 Gem Prep 特许学校密切合作，这是一个不断发展的网络，服务于更多……成就提高，推荐下降：Gem Prep 的一致性使之成为可能，该文章首先出现在《像冠军一样教学》上。
谷歌在 Cloud Next 2026 上对代理时代下了重注：谷歌利用 Cloud Next 2026 来表明人工智能竞赛正在超越聊天机器人，进入基础设施、自主软件和企业部署领域。该公司重点介绍了第八代 TPU，并推出了 Gemini 企业代理平台，旨在帮助企业构建、调整和管理车队 [...]
