AWS 发布新一代 AgentCore runtime，会话启动提速至多 15 倍
AWS 发布 Amazon Bedrock AgentCore runtime 更新，每个会话仍运行在独立的 Firecracker MicroVM 中，会话启动速度提升至多 15 倍、算力扩展至 4 倍、运行效率提升至多 68%。
推荐理由：官方给出会话启动、算力上限与内存占用的具体变化，可据此判断智能体规模化运行的成本与隔离取舍。
#安全/对齐
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分7171
Microsoft Research精选AI 评分7878 微软研究提出 Lazarus 后门技术：改写休眠神经元即可控制 AI 智能体
微软研究人员发现名为 Lazarus 的后门技术，只需改写 LLM 中不到 10 个休眠神经元、无需训练，就能让智能体在触发条件出现时执行攻击者命令。触发条件可以简单到日期变化，例如时钟跨入 2027 年后，智能体在普通任务中下载并运行攻击者代码，同时仍能通过标准评测。
推荐理由：研究显示改写不到 10 个休眠神经元即可给智能体植入后门，并给出权重溯源与扫描的防御思路。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 推出 AlphaProof Code，用 AI 智能体形式化验证 Signal 协议代码
Google DeepMind 发布 AlphaProof Code，一个多 LLM 智能体形式化验证框架，并首次用 AI 对广泛部署的 Signal 加密协议实际代码完成深度形式化验证。
推荐理由：DeepMind 用多智能体框架把形式化验证推进到已部署协议的实际代码层，四周完成过去需数年的工作。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 视觉-语言-动作模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，称其为目前能力最强的视觉-语言-动作（VLA）模型，在 200 项任务上相比此前基线成功率提升 30% 至 100%，完成任务速度快 20% 至 30%。
推荐理由：官方给出 200 项任务评测与奔驰产线 96% 成功率的实测数据，可据此判断 VLA 模型在真实工业场景的落地程度。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub 新密钥检测模型：用更少噪音发现更多密钥
GitHub 用微调的 ModernBERT 分类器替换原有 LLM 密钥检测流水线，用户接受率提升 11.5%，推送后扫描中位执行时间降低 86%，服务成本降低 98%。该方案先用正则表达式高召回生成候选，再由分类器结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭证，并已将通用密钥检测扩展到推送保护阶段。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 将 ModernBERT 分类器引入密钥推送保护
GitHub 推出基于 ModernBERT 的通用密钥检测分类器，可在不到 2 毫秒内评估一批候选密钥，并计划把可拦截的密钥数量提升一倍以上。