在 EKS 上用 Ray Train DLC 和 EFA 做分布式训练
AWS 发布 Ray Train DLC 镜像（train-ml-cuda-v1.1），预集成 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 与 EFA 及 AWS OFI NCCL 插件，无需自行构建镜像。
#开源/仓库
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA RTX Spark 笔记本新增 Nemotron 3.5 Transcribe 模型、智能体资源管理工具与游戏支持
NVIDIA 公布 RTX Spark Windows 笔记本的多项更新，包括开放权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe、NVIDIA App 中在前后台应用与后台智能体之间分配 GPU 资源的控制项，以及 LFM3 系列模型的 day-zero 支持。
推荐理由：原文列出 RTX Spark 笔记本在语音模型、GPU 资源分配和游戏支持上的具体变化，可据此判断本地智能体工作流的资源取舍。
NVIDIA BlogAI 评分3838 NVIDIA 与 C-BRAIN 如何用 AI 加速阿尔茨海默病研究
C-BRAIN 联合 NVIDIA 用 AI 加速阿尔茨海默病研究，其开源工具 OpenScientist 可在数分钟内完成原本需数周至数月的分析，单次运行成本低于 10 美元。该联盟由 18 家机构组成，采用集中与联邦混合架构调用机构内“暗数据”，目前运行 64 块 NVIDIA 数据中心 GPU，并计划引入 Blackwell 系统与 BioNeMo、MONAI。
Microsoft Research精选AI 评分7878 微软开源 Agent Lightning v1.0：3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由：微软开源 3500 行代码的 Agent RL 框架，用真实 harness 训练，并给出 6000 样本提升 14.6 个点的完整流程。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 的研究者把 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库被改写为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：作者展示了把 CUDA 优化经验迁移到 MLX 的具体做法，并给出注意力与 Mamba 两个内核的实测对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别关键交互。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 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 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 Research提出一种直接以互信息评估和优化成像系统的框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测了解码器性能，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、无需任务专用解码器设计。