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让 AI 接管量子实验循环：GPT-5.6 Sol、Codex 与量子比特校准

来源: openai.com 35
量子计算实验很少是“一次提交、直接成功”。研究人员通常需要反复修改脉冲参数、运行测量、分析结果，再根据偏差重新校准。来源案例展示了一位 MIT 研究人员如何结合 GPT-5.6 Sol 与 Codex，让系统自主执行这条实验闭环：运行实验、分析数据，并校准量子比特。 真正值得关注的不是让模型替代某一条实验命令，而是把语言模型、代码执行环境和实验设备组织...
# AI # LLM # OpenAI
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把 AI Agent 回归测试接入 GitHub Actions：用 Amazon Bedrock AgentCore 自动拦截行为退化

来源: aws.amazon.com 28
传统服务可以靠单元测试验证确定性输出，AI Agent 却没有这么简单：同一个问题可能产生不同措辞，工具调用还会受到上下文、权限和模型版本影响。更可靠的办法，是把部署、真实提示词调用和语义评分串进 CI，让每个 Pull Request 都接受一次自动化行为检查。 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 与 GitHu...
# AI # AWS # LLM
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SageMaker 上的 30B MoE 推理怎么选 GPU：G7、G6e、G6 与 G5 基准测试方法

来源: aws.amazon.com 38
部署实时大模型服务时，GPU 型号更新并不自动等于成本下降。真正需要比较的是：在目标并发、输入长度和输出长度下，每秒能生成多少 token，用户需要等待多久，以及这些 token 最终花了多少钱。 针对 Qwen3-Coder-30B 和 NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B 这两个 30B Mixture-of-Experts（MoE...
# AI # AWS # LLM
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把灾备排障带进客户机房：HPE Zerto 的 Amazon Bedrock 多智能体架构

来源: aws.amazon.com 29
灾难恢复系统的排障难点，不只是日志多，而是证据分散在复制任务、恢复点、网络、存储和基础设施状态中。HPE Zerto 基于 Amazon Bedrock 构建了一套智能体式排障系统，并把执行环境部署在客户本地。这个设计值得关注：大模型负责推理，但对实时灾备数据的采集、约束和治理留在客户环境内。 这类系统真正困难的部分，不是让模型“读懂一段日志”，而是让...
# AI # AWS # LLM
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用 Antigravity SDK 搭建可观测、可管控的多智能体控制平面

来源: cloud.google.com 38
企业落地智能体并没有统一答案。需要快速部署、集中治理的团队，可以选择托管式商业平台；已经拥有专用工作流、自定义执行引擎或内部权限体系的团队，则往往更适合搭建轻量级 Agent Hub。 这类自建平台真正困难的部分并不是调用模型，而是让几十个后台智能体持续、可预测地运行：工具调用必须受限，执行过程必须可追踪，多轮状态必须能够恢复，运维人员还要在必要时阻止...
# AI # GCP # Go
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用 Data Agent Kit 在 IDE 里完成跨数据源根因分析

来源: cloud.google.com 23
“1 月平均订单金额下降了 7%，但总收入没有变化，为什么？”这类问题难的不是写出某一条 SQL，而是答案通常散落在多个系统里：订单历史位于 BigQuery，实时客户资料保存在 Cloud SQL for PostgreSQL，营销规则则以 JSON 文件存放在 Cloud Storage。 Data Agent Kit 试图把这段调查过程收回到 I...
# AI # GCP # Go
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KDDI 如何用自动评测与分层提示词，让 Buffmee 的 RAG 响应快 38%

来源: cloud.google.com 21
面向消费者的 RAG 应用很难只优化一个指标：回答要有依据、首字延迟要低，还要同时处理网页、EPUB、PDF、图片混排等内容。KDDI 在构建 Buffmee 时，把自动化质量评测与生产日志分析放进同一个优化闭环，最终将应用总响应延迟降低 38%，首字时间（TTFT）改善近 18%，groundedness 指标提升 25%。 Buffmee 汇集了超...
# AI # GCP # Go
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用 chdb 扩展加速 PostgreSQL 云端数据导入：能力、基准与落地方法

来源: postgr.es 34
PostgreSQL 从对象存储导入大批量数据时，瓶颈往往不只在网络。CSV、Parquet 等格式的解析、类型转换、解压缩，以及数据写入 PostgreSQL 的过程，都可能消耗大量 CPU 和内存。新发布的 PostgreSQL 扩展提供了另一种实现路径：在 PostgreSQL 侧利用 chDB——一个进程内运行的 ClickHouse 引擎——...
# AI # AWS # LLM
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别把整个话题一刀切：让 AI 只拒绝真正危险的请求

来源: huggingface.co 32
安全系统最常见的失败，不只是“放过了危险内容”，还包括“把正常内容一起挡掉”。当一个请求同时包含合法目标、敏感背景和少量高风险操作时，简单地按主题拒绝，虽然实现方便，却会让医疗、网络安全、金融和心理健康等重要场景变得不可用。 更合理的目标不是判断“这个话题能不能谈”，而是识别请求中哪些部分会实质性提高伤害能力，只拒绝那一小部分，并继续回答其余内容。 传...
# AI # Hugging Face # LLM
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当 AI 更强也更便宜：把“做不起”的工作变成可运营流程

来源: openai.com 39
AI 能力提升与调用成本下降，带来的变化不只是“用机器替代一部分人工”。更值得关注的是：大量过去因为人力不足、处理速度太慢或单位成本过高而被放弃的工作，如今开始进入经济可行区间。 这意味着企业可以分析更多客户反馈、为长尾用户提供服务、持续整理内部知识，并缩短从信息出现到采取行动的时间。真正的机会不是简单减少人数，而是扩大组织能够完成的工作总量。 传统自...
# AI # LLM # OpenAI
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