Atlassian 如何在 Databricks 上构建 OCSF 安全湖仓
Atlassian 在 Databricks 上构建了基于 OCSF 的安全湖仓,以应对其全球规模下积累二十年的日志噪声问题。该方案旨在降低安全数据噪声,提升日志分析效率。
Atlassian 在 Databricks 上构建了基于 OCSF 的安全湖仓,以应对其全球规模下积累二十年的日志噪声问题。该方案旨在降低安全数据噪声,提升日志分析效率。
AWS 提出 Trust in Depth 方法,用独立分层的验证机制让 AI 智能体在可验证时自主行动、把人工判断留给真正需要决策的环节。该方法围绕 Scope、Know、Bound、Observe 四个生命周期问题展开,并用自动化推理检查智能体规则是否在所有路径上成立。
Meta 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线,支持 1M token 上下文窗口,采用 MoE 架构,总参数 816B、每 token 激活 42B,可接收文本、图像、文档、音频和音视频输入并输出文本。
Sullivan & Cromwell 与 OpenAI 合作开发了 AI 工具 Agreement Analyzer,用于识别协议草案中的问题。该工具将律所的法律专业能力引入协议审查流程。
OpenAI 在教师节宣布 AI for Educators 新增巴西葡萄牙语支持,并展示 Study Mode 如何帮助教师支持主动、分步式学习。
OpenAI 推出 Rosalind Academic Plan,为符合条件的学术实验室提供 GPT-Rosalind 的赞助访问权限及相关工具,用于推进生命科学研究。该计划面向学术研究场景,具体资格条件与工具细节未在文中披露。
Hugging Face 博客发布标题为 Welcome Beam 的文章,宣布一个 501B 的开源模型 Beam,称其可被用户拥有、定制和扩展。材料抓取失败,正文不可用,除标题外的能力、许可和开放方式均未披露。
Stack Overflow for Agents 由两名工程师用 Codex 在数周内完成开发,其 ChatGPT 插件推动智能体创建量最高增长 10 倍,注册量增至三倍。
vLLM 宣布从 day 0 起支持 Reflection 的 Beam-1.0(总参数 501B、激活 23B)。该版本通过智能体驱动的优化将解码延迟降低 2.71 倍,并采用 DFlash2 投机解码与自适应验证。
Benefit Street Partners 的 Anant Kumar 借助 Codex 构建贷款估值对比与信贷协议分析工具,并用 Codex 做代码审查、加快后续跟进。
vLLM 披露 Kimi K3 在 AMD Instinct MI355X 上的推理优化工作,使其在 AgentX 上实现单 GPU 吞吐量追平 NVIDIA HGX B300。文章复盘了这次优化中定位到的性能瓶颈,以及让推理变快的各项决策。
vLLM 团队借助智能体辅助的 CuTe DSL 优化,加速 Kimi K3 在 NVIDIA GB300 上的解码。团队通过限定范围的改动、正确性测试和可复现基准,确保这些优化能够负责任地上线。
Stripe Data Pipeline 现已支持将 Stripe 实时数据同步到 Lakebase Postgres。依赖 Stripe 数据运行的应用可直接在 Lakebase Postgres 中获取实时同步的数据。
针对 npm 包供应链攻击中二进制文件难以研判的盲区,Databricks 提出向 LLM 注入领域知识以辅助恶意软件分类。该方法面向包注册表场景,弥补传统分析对二进制内容的检测缺口。
Adobe 与 NVIDIA 宣布扩大合作,为 Adobe Photoshop、Premiere、Substance 3D、Frame.io 和 Brand Concierge 等旗舰工具进行优化,以提供更快的 AI 创作、制作与个性化体验。
Volvo Cars 宣布扩大与 NVIDIA 的合作,在双方长达十年协作基础上,为未来 Volvo 车型的自动驾驶技术提升安全水平。
Mercedes-Benz 与 NVIDIA 宣布扩大战略合作,共同推进下一代自动驾驶系统。双方将聚焦未来十年安全的高度自动驾驶,合作范围覆盖高度自动化驾驶技术的研发与落地。
NVIDIA 在都柏林 AI in Science Summit 上宣布加入欧盟委员会发起的 AI in Science Enablers Initiative,该计划与 RAISE 框架相连。
MIT 与 Whitehead 研究所团队开发神经网络模型 IRIS,通过识别各信号通路在不同细胞类型中一致的基因活动“指纹”,重建细胞在胚胎发育中接收过的信号历史。
推荐理由:IRIS 用迁移学习思路跨细胞类型重建信号通路历史,为干细胞工程和类器官研究提供可复用的建模路径。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行,在 15 个基准程序上比现有最快 zkVM 平均快 10 到 39 倍,证明验证约 12 毫秒。
推荐理由:微软研究院公开 Magnetar 的技术设计与基准数据,可了解零知识证明在通用程序上的性能与密码学取舍。
FactSet 借助 Databricks AI Runtime,将其 Text-to-Formula(TTF)系统的模型训练与部署时间从数天缩短到数小时。该系统负责把自然语言转换为公式,此前训练和上线流程耗时较长。
Databricks 的 AI 研究团队正在使用 AI Runtime 来开发和评估新的 AI 研究技术。原文未披露具体模型版本、参数规模或性能数据。
Apple 研究对比了工具增强 LLM 智能体的两种工具发现架构:主流的 Retrieve-then-Plan(RtP)用用户查询做近似最近邻检索,替代方案 Plan-then-Retrieve(PtR)则先让 LLM 生成描述所需能力的 Abstract Tool Stubs,再以此为查询检索工具注册表。研究针对有限上下文窗口无法注入全部工具定义的问题展开规模评估。
Apple 提出 Selection-based Structured Reasoning(SSR)框架,将推理从开放式生成改为选择:把反复出现的高层推理表示为预先指定的可复用自然语言候选,模型每轮从中选择。该框架针对小模型推理冗长、对动作生成帮助有限且推理成本高的问题,目标是提升多模态搜索智能体的效率。
MIT 可持续供应链实验室发布的《2026 供应链可持续发展状况报告》调查 91 个国家 1810 名从业者,83% 认为可持续发展对长期业务成功重要或非常重要,为七年最高。
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 两个规模上扩展了 Apertus 1.0,新增图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口(262,144 tokens),并改进指令遵循与工具调用,权重以 Apache 2.0 许可发布于 Hugging Face。
推荐理由:原文完整公开了多模态早融合方案、四阶段预训练与五阶段后训练流程,可供研究开源模型如何扩展模态与长上下文。
Google 宣布公开发布 Deep Review,一个面向复杂文档提供严格反馈与技术验证的智能体 AI 系统,最初用于计算机科学论文分析,现已扩展到法律、金融等领域。
推荐理由:Google 公开了 Deep Review 的四阶段智能体审稿流程与会议试点数据,可据此判断自动评审在长文档场景的可用边界。
Google 发布地理空间推理智能体的技术报告,在 CBGB、UnivEARTH 及自研的 GeoExpertQueries、GeoKTools 四个基准上评估四种智能体配置,并公开两个新基准的开发集。
推荐理由:Google 公开地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准,并给出与 WHO 等伙伴的实测案例,可了解专用工具与前置规划对空间推理的作用。
Google Research 在 Research@ 活动上公布 10 项进展,包括扩展 Google Earth AI 早期访问,新增地理空间分析、行星预测引擎和 agent-to-agent API 三种实验能力,并整合 Google Dataset Search 与 TimesFM。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型,面向端侧智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:原文给出模型架构、16 项基准对比和端侧推理速度,可据此判断本地智能体的可行边界。
MIT 教授 Eric So 在新书《The Collision: What AI Does to Us》中提出,过度依赖 AI 会导致"认知萎缩",使人丧失并难以保留关键思考能力。
Databricks 以内部应用 Slide Hub(约 700 份演示文稿、2.3 万条幻灯片)为基准,实测 Lakebase Postgres 内置搜索在 1M 到 4M 行公开语料下的表现。
vLLM 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供 Day 0 支持,可在 vLLM 上运行该模型以支撑多模态智能体工作流,覆盖图像、文档和视频理解。该支持包含 OpenAI 兼容的服务接口与多 token 预测(multi-token prediction)。
vLLM 宣布在 Muse Spark Open 发布当天提供 Day 0 支持。该模型为 816B MoE,支持 1M 上下文和多模态输入,并包含 DSpark 投机解码、NVIDIA 与 AMD 部署、初步 TPU 支持以及 LoRA RL。
推荐理由:vLLM 在 Muse Spark Open 发布当天给出支持,读者可据此了解该模型的规模、上下文与部署路径。
Databricks 的 Predictive AI Functions 进入 Beta,让分析师和业务用户通过 SQL 原生函数直接完成预测、驱动因素分析和异常检测,无需自建模型或管理基础设施。
Databricks 的 Document Intelligence 解析、分类与提取 REST API 正式 GA,用于文档路由的 decisions API 进入 beta。开发者可在应用或智能体中调用 ai_parse_document、ai_extract、ai_classify 等接口,实时将文档转为结构化结果,并支持引用定位与置信度分数。
Amp 利用 GPT-6 Astra、Ultrafast、GPT-Live-1 以及 Sign in with ChatGPT,将 AI 智能体的能力拓展到代码之外的场景。该案例展示了智能体在编程以外任务上的应用边界。
Third Moment Research 借助 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Codex 以及面向网络安全的 Daybreak,构建出可连续专注数天并随使用不断改进的 AI 智能体,实现 10,000 个智能体运行 36 小时以上。
NVIDIA 推出 CUDA-X 新库 cuPotential,开发者可用它构建模拟原子与分子相互作用的 AI 智能体,早期测试中在已 GPU 优化的流程上再提速 2-3 倍。
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2,其新降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率气象场,并提升对极端事件的预测能力。在给定粗化的 X-SHiELD 数据时,HiROv2 对目标模拟的高分辨率统计量匹配误差在 3% 以内,即使事件在百万数据点中仅出现一次;它还能估算热带气旋总能量,并生成具有真实风眼和雨带的飓风。
推荐理由:读者可了解 AI 气候模拟如何以约 1/300 成本生成 3 km 全球极端天气数据,以及其当前适用范围限制。