Amazon Bedrock、AgentCore 与 Strands 9 月更新盘点:GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5、Kimi K3 等上线
Amazon Bedrock 9 月新增 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列模型,其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万输入 token,Ultrafast 版本推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒。
Amazon Bedrock 9 月新增 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列模型,其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万输入 token,Ultrafast 版本推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒。
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems,并公开基准、数据和代码,用于测试 LLM 作为“新颖性评判者”是否可靠。
研究基于 ICLR 2026 评审意见构建两个数据集:154 篇高新颖性人类论文想法与 145 篇低新颖性想法组成 Human-Only,另有 154 个人类想法与 LLM 生成想法配对的 Human+Generated。
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training,把 ThinkingBox 对数据库终态的 0/1 可执行校验结果当作强化学习奖励,用于训练智能体。
用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 训练 50 步后,在 507 项 ThinkingBox-Bench 任务各跑 20 次,pass@1 从 51.70% 升至 60.78%,20 次全部通过的任务从 38 个增至 107 个,而至少通过一次的任务从 453 个降至 446 个。训练池按离线策略相对难度筛选,只保留基础模型时对时错的任务,最终池含 187 个任务,基准任务未参与训练。
微软与 Hugging Face 把数据库终态校验直接当作强化学习奖励,并公开了任务筛选与训练代码,读者可据此判断这类奖励能否迁移到自己的智能体训练。
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox,它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行,再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分,并让每个任务重复 20 次。
微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准,用数据库终态而非模型自述来判定任务成败,并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。