多智能体系统的 5 个生产挑战，以及 Deep Insight 如何解决
AWS 解决方案架构团队开源了多智能体系统 Deep Insight，并梳理生产化过程中的五个核心挑战及对应技术方案。系统由 Coordinator、Planner、Supervisor、Coder、Validator、Reporter、Tracker 等智能体协作，把 CSV 数据和自然语言提示转成带引用的 DOCX 分析报告。
#开源/仓库
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 用 AWS CDK 编排 SageMaker AI 端点自动扩缩容
针对 SageMaker AI 端点更新时自动扩缩容导致 CloudFormation/CDK 部署失败的问题，AWS 给出一个可复用 CDK construct，用三个自定义资源在端点更新前后自动注销并重新注册扩缩容目标。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 别再猜 Amazon SageMaker AI 上 TTS 的自动扩缩容目标值
针对自托管 TTS 端点自动扩缩容目标值靠猜的问题，AWS 在 Amazon SageMaker AI 实时端点上以自定义容器部署 82M 参数的 Kokoro-82M，用实测的 Q_max（单实例不突破 SLO 的最高并发）和 T_total（一次扩容端到端耗时）推算扩容阈值、缩容阈值与两个冷却时间。
NVIDIA Blog精选AI 评分6565 NVIDIA Cosmos 扩展训练、评估与部署世界模型的新工具
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图，用于帮助开发者构建世界模型。
推荐理由：原文列出 Cosmos 平台新增的训练、仿真与数据工具，并给出保时捷等企业的落地数据，可据此判断世界模型开发流程的变化。
NVIDIA BlogAI 评分4040 NVIDIA Earth-2 开放模型在欧洲落地：AXA、Vaisala Xweather 等用于天气与气候预测
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示欧洲机构基于 Earth-2 开放模型的实际应用，并推出面向欧洲短期预报的区域模型 StormScope EU，利用 EUMETSAT 卫星观测以 10 分钟间隔预测 16 个 Meteosat 通道的云况。
Microsoft Research精选AI 评分7373 微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体强化学习框架
微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：原文给出框架的代码规模、Kubernetes 运行方式和一次编码智能体训练实验的分数变化，便于判断接入成本。
Berkeley AI ResearchAI 评分5858 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 进化式内核搜索框架新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到与 SPEX 相当的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 伯克利提出基于信息量的成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一种直接从测量数据估计互信息的框架，用于评估和优化成像系统，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证，信息估计可预测下游重建性能，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。