AWS Batch 为 SageMaker Training 作业推出配额管理，支持团队间借还资源
AWS Batch 为 SageMaker Training 作业新增配额管理能力，管理员可按团队或项目划分配额份额，并通过 RESERVE、LEND、LEND_AND_BORROW 三种资源共享策略自动出借闲置 GPU 容量。
#数据/训练
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 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。
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。
Google DeepMindAI 评分5858 Google DeepMind 联合 WRI 与 IIASA 发布 10 米分辨率全球森林类型地图 ForTy 2020
Google DeepMind 与 Google Research 联合 WRI、IIASA 发布 Forest Typology（ForTy）2020，把全球每一块 10×10 米土地划入六类森林与土地利用类型，并同步给出 2017 至 2025 年的逐年变化时间序列。
NVIDIA BlogAI 评分3434 欧洲金融机构采用开放权重模型构建专有智能，Revolut、Starling Bank 等落地 NVIDIA 加速计算
Revolut 正基于 NVIDIA 加速计算以单一基础模型 PRAGMA 重建技术栈，初期服务 8000 万客户并设计支持 3 倍扩展。Starling Bank 在 Civo 英国云上用自有交易数据训练出智能层 Starling Intelligence，Lloyds 则用 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 构建交易基础模型 ATUM。
Microsoft ResearchAI 评分4747 微软研究院 StudentSim：用个性化学生模拟器评估和改进 AI 辅导
微软研究院提出 StudentSim，从公开的去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器，让 AI 辅导系统在接触真实学生前就能获得反馈。研究同时发布 StudentSimEval 基准，从行为保真度和对辅导引导的响应度两个维度评估模拟器，覆盖国际象棋、英语二语写作和数学三个场景，StudentSim 均优于主流基线。该系统仅为研究用途，未部署于课堂，也不替代教师。
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 ResearchAI 评分3838 ABBEL：让 LLM 通过信念状态更新实现高效长程交互
伯克利 AI 研究团队提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离并监督为自然语言"信念状态"，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也明显低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，推理成本正快速下降——GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，基准测试中推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。