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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。

PyTorch 2.15 在 MPS 后端加入 FP8 支持，并让 MoE 模型解码比 2.14 快 5–6.5 倍。

在 M3 Ultra 上配合 torch.compile，Qwen3.6-35B-A3B 从 9.4 tokens/s 提升到 61.3 tokens/s，LFM2.5-8B-A1B 从 23.6 提升到 123.6 tokens/s；稠密模型也受益于矩阵向量内核和约 8 倍加速的 softmax。

Amazon SageMaker JumpStart 在 2026 年 1 月至 9 月间新增超过 100 个模型，来自 30 家不同提供商。

贡献最多的是阿里云千问（Qwen），共 29 个模型，覆盖推理、MoE、智能体、代码生成、语音识别、TTS、嵌入向量与重排序；NVIDIA 贡献 17 个，包括 Cosmos3 世界基础模型系列与 Nemotron 系列。Mistral 新增 7 个模型，Google 新增 6 个 Gemma 4 变体，IBM 与 Cohere 各新增 4 个。

AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制中的训练会话（training sessions）正式可用，用户可自行编写训练循环、自定义损失函数和奖励信号，GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由 SageMaker AI 负责。

该功能支持 SFT、DPO、RLVR、RLAIF 和多轮 RL 等技术，并可选择 LoRA 或全量微调。计费按 SageMaker AI 处理的 token 计，奖励函数在用户环境中打分时停止计费，无需预留容量。

Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0，同时推出 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0。

该库是 Apple Foundation Models 框架的兼容替代品，开发者只需把 import FoundationModels 改为 import AnyLanguageModel，同一段会话代码即可调用系统模型、经 llama.cpp、MLX、Core ML 运行的开放权重模型，以及 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama、Hugging Face Inference Providers 等托管服务。

Hugging Face 发布 TorchNeuron，为 PyTorch 在 AWS Trainium 上提供原生后端，Transformers、Diffusers、Accelerate、PEFT 和 TRL 可直接把 Neuron 当作普通设备使用。

该后端支持 eager 模式、torch.compile 以及 FSDP2、DTensor 等原生分布式接口，用户只需传入 device_map=neuron 即可把模型移到 Neuron 设备上。官方称，在 TorchNeuron 下，前 100 个最常用文本生成模型架构中有 89% 开箱即用，而 Optimum Neuron v0.4.5 为 46%。

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。