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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。

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。

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。