在 SageMaker AI 上用 vLLM-Omni 构建实时语音应用（第一部分）
AWS 在 SageMaker AI 上通过 vLLM-Omni Deep Learning Container 部署 Qwen3-TTS，实现文本流入、音频流出的双向流式语音输出，语音可在生成完成前开始播放。
#教程/实践
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今日 0 条AWS Machine Learning BlogAI 评分4646 AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 在 SageMaker AI 上用 vLLM-Omni 生成图像与视频（系列第 2 部分）
在 Amazon SageMaker AI 上部署同一个 AWS vLLM-Omni DLC 的两个端点：实时端点运行 FLUX.2-klein-4B 生成图像，异步端点运行 Wan2.1-VACE-1.3B 根据图像和 motion prompt 生成视频。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3939 使用 Amazon Nova Act 实现合成监控
AWS 展示了基于 Amazon Nova Act 与 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体驱动合成监控方案，用自然语言动作替代传统 Selenium/Playwright 的 DOM 选择器脚本，降低 UI 变化导致的脚本脆弱性。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 跨账户自动化管理 Amazon Textract adapter 生命周期
AWS 提供一套 Amazon Textract adapter 生命周期管理方案，覆盖 Custom Queries adapter 跨账户晋升、生产安全配置和文档路由。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub Copilot app 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub 官方教程介绍 GitHub Copilot app 的 canvases 功能，用户在 agent 会话中运行 /create-canvas 并用自然语言描述工作流，即可生成看板、发布清单等可共享的双向界面。canvas 支持人与 agent 同时操作、状态实时同步，还能保存为扩展供个人或团队复用；社区已通过 Awesome Copilot 分享了现成的 canvas 扩展。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2929 在 Amazon EKS 上结合 EFA 与 DeepEP 扩展 MoE 强化学习，吞吐量提升 40%
AWS 提出在 Amazon EKS 上结合 EFA 与 DeepEP 的架构，加速 MoE 模型的大规模强化学习训练，吞吐量提升 40%。该方案针对 RLHF 与 GRPO 等流程中 rollout 生成与策略训练资源竞争、跨节点通信带宽受限等问题，由 DeepEP 优化 Expert Parallelism 的 all-to-all token 路由通信。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub Copilot app 的 canvas 如何摆脱聊天界面的局限
GitHub Copilot 团队作者认为聊天并非与 AI 交互的正确 UI，介绍了 app 内的 canvas 功能，它是能运行完整前后端应用、与智能体双向通信的定制界面。
推荐理由：作者以多个实例说明何时该让智能体生成定制界面而非反复对话，给出可迁移的工作流自动化思路。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub Security Lab 用 Taskflow Agent 构建 AI 驱动的自主模糊测试流水线
GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 发布 Fuzzing Taskflow，面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需给出 GitHub 仓库即可自动识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、读覆盖率、改进 harness 并分诊崩溃、生成漏洞报告。
推荐理由：作者亲述用 LLM 智能体自动化 C/C++ 模糊测试全流程的设计取舍，覆盖覆盖率反馈循环和崩溃分诊等可借鉴的工程细节。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5151 GitHub Copilot 应用如何渲染超大规模 Pull Request
GitHub 工程团队重构了 GitHub Copilot 应用的 PR 视图，使其能流畅打开一个含 2,200 个文件、超过一百万行变更和 400 多条内联评论的开源 PR。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7474 GitHub 用 Copilot 将 Copilot 智能体运行时迁移至 80 万行 Rust
GitHub 团队用 AI 智能体把 Copilot 智能体运行时从 TypeScript/Node.js 原地重写为 832,378 行生产 Rust，128 个 pull request 在约十四周半内增量合入并随主分支发布，8 月 21 日完成 100% Rust。
推荐理由：作者亲述用 AI 智能体把 Copilot 运行时原地迁移到 Rust 的完整过程，迁移策略、会话数据和踩坑经验都可迁移到类似工程。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5555 GitHub 日本韩国营销负责人用 Issue、Actions 和 Copilot skills 把活动运营自动化
GitHub 日本与韩国营销负责人 Tomoko Tanaka 介绍如何不写代码，把活动运营交给 GitHub Copilot 执行：用 issue form 收集输入，event-setup 标签触发 GitHub Actions 自动建落地页、生成 UTM 链接、起草邀请邮件和更新项目板。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3737 GitHub Copilot app 新手指南：使用 diff、终端和浏览器面板
GitHub Copilot app 内置 diff、终端和浏览器三个面板，无需在编辑器、终端和浏览器之间切换即可完成 AI 编码的审查、运行和验证闭环。