Simon Willison 用 Claude Opus 5.5 Max 生成 Three.js 游戏 Tree Appreciator
Simon Willison 在 Claude iPhone 默认应用（chat 模式）中用提示词让 Claude Opus 5.5 Max 构建 Three.js 游戏 Tree Appreciator，玩法是欣赏两棵算法生成树木之间的差异。Claude 耗时 3 小时 7 分钟返回成品，包含音乐、动画和成就系统，可玩性相当强。
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Simon WillisonAI 评分2222
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
针对 MoE 模型在 Amazon SageMaker AI 上的内核工程优化，通过 Swap-AB 转置让 Hopper 的 WGMMA 指令充分利用专家维度（N=8192），在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 在 Amazon Bedrock 上用 Grok 4.7 构建长时程智能体
AWS 博客介绍 SpaceXAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，并演示如何用它构建工具调用智能体。
推荐理由：作者用三个可穷举验证的任务实测 Grok 4.7 四档推理强度，给出准确率与 token 成本的取舍方法。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建自改进文档处理系统
亚马逊云科技介绍如何用 Amazon Bedrock AgentCore 构建智能体式 IDP 系统，由 8 个专用智能体组成识别与训练两条图工作流，自动分类、提取、校验文档并从纠正中学习。新文档格式无需手工配置模板，多智能体系统通常可在 20 分钟内完成部署，后续同类文档可直接复用已保存的提取指令。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 Amazon Bedrock AgentCore 自动生成演示文稿
基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的 AI 智能体系统可将季度报告、合规文档等自动生成 PowerPoint 演示文稿，内部测试中耗时不到 90 秒。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2424 Tamnoon 如何用 Amazon Bedrock 构建 AI 云安全修复平台 Tami
Tamnoon 基于 Amazon Bedrock 构建了智能体式云修复编排器 Tami，可自主调查 CNAPP 等来源的安全发现并评估修复安全性，再生成并编排带护栏的修复方案。该方案在 90 天内将关键云暴露减少超过 90%，且零生产事故。Tami 由调查、安全评分、修复和代码生成四个专用智能体组成，通过单一 API 调用不同基础模型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署并评测模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供可复用 Python 脚本，完成从 JumpStart 部署模型、用示例提示词测量延迟与单请求生成速率、到删除端点的三步流程。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 GitHub 如何用 ModernBERT 分类器减少密钥扫描误报
GitHub 为密钥扫描训练了专用的 ModernBERT 分类器，替代此前的 LLM 流水线，用户接受率提升 11.5%，推送后扫描中位执行时间降低 86%，服务成本降低 98% 以上。该方案采用两阶段流水线：先用正则表达式高召回生成候选，再由微调后的 ModernBERT 结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实密钥。效率提升使通用密钥检测得以扩展到推送保护，在推送前即可返回结果。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 用托管权益管理 Amazon Bedrock 私有定价优惠
AWS 发布方案，通过 AWS License Manager 的托管权益在 AWS Organizations 多账户间分发 Amazon Bedrock 第三方模型的私有定价优惠（MPPO），订阅一次即可全组织生效。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3030 Orca Security 基于 Amazon Bedrock 打造自然语言安全查询 Discovery AI
Orca Security 与 AWS 合作在 Amazon Bedrock 上构建了自然语言查询智能体 Discovery AI，可将自然语言问题转换为 Sonar 查询。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 ShipStation Global 如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI IT 服务台 Deckhand
ShipStation Global 工程团队基于 Amazon Bedrock AgentCore 打造了 Slack 内的 AI IT 服务台智能体 Deckhand，可回答常规 IT 与公司问题、识别报错截图并创建和更新 Jira Service Management 工单。
Simon WillisonAI 评分3030 Geoffrey Huntley：用 pre-commit hook 强制 AI 智能体使用诊断库
Geoffrey Huntley 提出用 pre-commit hook 检查 git diff，发现绕过诊断模块直接调用可观测性模块的代码就拒绝提交，并向 AI 智能体注入提示词要求其改用诊断库。他认为仅靠更新 AGENTS.md 仍会存在偏差并逐渐漂移，而这一做法让智能体表现"十全十美"。
Simon WillisonAI 评分2222 Python 3.15 发布：支持显式惰性导入，Python 3.10 正式停止支持
Python 3.15 正式发布，新增 PEP 810 显式惰性导入（lazy import）和推导式解包语法，标准库内置 Tachyon 采样分析器 profiling.sampling。该版本性能与 3.14 基本持平，实验性 JIT 在 Fibonacci 测试中带来 1.2x 加速。Python 3.10 已停止支持，作者开始采用 3.11 的 tomllib、TaskGroup 等特性。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 在泰国、马来西亚、新加坡、印尼和台湾通过 Amazon Bedrock 全球跨区域推理调用 OpenAI GPT-6 模型
Amazon Bedrock 现可通过全球跨区域推理，从新加坡、雅加达、马来西亚、泰国、台北五个 AWS 区域调用 OpenAI GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，GPT-6 Astra 则从新加坡提供。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 可通过四种方式定制对代码库的理解：用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级规范，用 .github/instructions 配合 applyTo 字段做路径级指引，用 .github/skills 下的 SKILL.md 打包可复用流程，用 .github/agents 创建专用自定义智能体。
Simon WillisonAI 评分2020 用 Python 3.15 对 web-edit 做性能剖析：火焰图与源码热力图
用 Python 3.15 内置的 profiling.sampling 对未修改的 web-edit 应用做采样剖析，发现混合换行符保留是编辑负载的主要瓶颈：preserve_endings 出现在 64.8% 的 15,296 个 CPU 栈中，SequenceMatcher.find_longest_match 占叶子样本的 38.3%。
Latent SpaceAI 评分3838 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 亿张图像训练的零样本感知系统识别零件，运动与单元逻辑仍由传统编程处理。模型在云端训练、边缘 GPU 本地推理，以 action chunks 流式输出到低层控制，避免依赖工厂网络。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Ai2 如何用 GPU 时间预算重构集群调度
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转为透明的预算流程。其集群管理数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300，规模 88 至 1024 块 GPU，约 150 名内部研究者的需求长期是可用算力的 2-3 倍。
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。其做法是按任务匹配 Astra、Sol 和 Luna，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，用自然语言描述需求，两天内做出六个模型，包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4-step 蒸馏模型，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，给出了提示词写法、预算控制和成本明细，可迁移到自己的训练流程。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作方式，GitHub 给出三项需要强化的技能
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 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它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4848 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，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
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 提出 canvas 概念：一种运行在 GitHub Copilot 应用内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 并在本地执行代码。官方举例包括用 canvas 做 Connect 4 游戏、Winget 包管理界面和 SQLite 操作界面，并称用 agent 构建工具比反复对话更省 token。
Mistral AIAI 评分3838 Mistral 用 AI 智能体将 4 万行 Fortran 77 迁移至 C++
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商将 4 万行 Fortran 77 代码迁移为 C++，对象是一个无测试套件、无集中文档的物理密集型油藏模拟器。其做法是先构建数值一致性校验框架，再用 Vibe CLI 调度上百个智能体解析调用树并生成文档，最终采用人工监督 coder、tester、reviewer 智能体工作流逐模块迁移。