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AWS 教你在一个容器里同时跑 FLUX.2-klein 和 Wan2.1-VACE，文生图再图生视频一条流水线，教程里有完整部署步骤。
AWS 手把手教程：在 SageMaker 上用 vLLM-Omni 跑 Qwen3-TTS，流式输出语音，想做实时语音应用的可以跟着搭。
4 家企业分享用 Microsoft Cloud 和 Agentic AI 做转型的实操经验，还给出了 ROI 提升 3 倍的具体路径，做企业落地可以参考。
纳德拉亲自演示他怎么用 Excel 智能体查公式、生成多情景工作表、算微软的 ROIC，不是产品发布，是 CEO 的一线工作流。
手把手教你用 docker 一条命令跑起 OnlyOffice 9.4.0，再配 Spring Boot 处理回调，踩坑点都讲清楚了。
Simon Willison 被机器人回复烦到不行，直接让 Opus 5.5 写了个检测工具，判断逻辑挺有意思，自己也能照着做一个。
Simon Willison 演示了 Claude Opus 5.5 画像素动画有多强，还用 Claude Code 加 Playwright 把网页自动录成 15 秒视频，附完整脚本可直接抄。
Opus 5.5 跑 Agent 总干一半就停？其实是你的程序把进度汇报当成交差了。Anthropic 官方给了三招修法，还有迁移避坑清单。
有人在GitHub开源了个叫Colibrì的玩法，不用GPU，把SSD当显存就能在笔记本上跑GLM的7000亿参数模型，感兴趣的可以照着README敲6行命令试试。
GitHub 出的新手教程，教你用 Copilot 的 canvases：说一句要什么界面，agent 就帮你搭出来，还能随时改。
AWS 官方给出了在 EKS 上跑 MoE 强化学习的架构，用 EFA 加 DeepEP 把 RLHF/GRPO 训练吞吐量提高了 40%，自建训练集群的可以抄作业。
教你用 SageMaker 一键部署阿里开源的 Qwen3-TTS 语音模型，短音频就能克隆音色，还能跨语言保持同一个人声。
AWS 分享了在 Bedrock 上做 LLM 质量评估的五个具体技术，跨账号故障切换和流式评估都能直接抄进自己项目，数值准确率能到 99%。
AWS 出的实操教程，手把手教你在 HyperPod 上用 SkyRL 给 Qwen3-VL-8B 做 GRPO 多模态训练，最后还能部署 LoRA 推理。
AWS 官方教程，讲怎么用 HyperPod 加 Qumulo 把训练算力和数据分开放在两个 Region，还附了吞吐量对比数据，做大规模训练的可以参考。
GitHub Security Lab 出了个 Taskflow Agent 框架，教你怎么搭 AI 驱动的 fuzzing 工作流，做安全测试的可以照着上手。
AWS 出了个现成的 WhisperX 容器，一键部署到 SageMaker 就能拿到带说话人标注的逐词转写，还讲了扩缩和省钱细节。
AWS 出的实操教程，教你用 AgentCore Gateway 加 MCP，让一个智能体安全查询多个账号里的数据，做企业级架构的可以照着搭。
教你怎么在普通 PCIe 显卡上跑 DeepSeek 推理，改内核加重构通信后吞吐翻近 7 倍，1.5 台 6000D 就能打赢一台 B300，省钱党必看。
阶跃星辰的 Step-5-Preview 拿来做实测了，三个任务全程少干预：自己改 Bug 的 3D 游戏、五只股票的持仓体检页面、3 分钟部署的网页，都跑通了。
微软开源了一个脚本，一条命令就能把全新 Win11 配成开发机，30 分钟装好 15 个常用工具，重装系统的可以试试。
教你把开源的 OpenCode 接上 Bedrock 里的开源模型当编程智能体用，数据留在自己账户里，还讲了怎么给不同任务配不同模型。
AWS 教你用 Strands Agents SDK 串起 Bedrock、Rekognition 和 Transcribe，直接用大白话问视频里发生了什么，几秒出答案，适合想搭视频分析工具的开发者。
NVIDIA 放出了一个教程，教你用 Nemotron 3 做说话人分离，会议转写能分清谁说了哪句，想做语音应用可以照着搭一遍。
教你怎么测智能体是不是真的按技能流程干活，用了 Strands Evals 和 Bedrock AgentCore 两套工具，做智能体的可以照着搭评估流程。
Simon Willison 写了个 LLM 插件接入 TypeSafe AI 的 Jev 模型，专做分类、判断、打分这类结构化输出，配的示例直接能抄来用。
前 OpenAI 研究员搞了个不会打字的模型 Jev，专门做分类和判断，几十毫秒出结果还带置信度，比拿 ChatGPT 硬干省快多了。