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Apache Flink 2.3 引入了 flink-s3-fs-native，这是一个新的无 Hadoop 依赖的 S3 文件系统插件，它提供最高两倍速度的检查点、精确一次写入的 Sink，并消除了 Hadoop 依赖和 CVE 分类处理。它已在多家大公司的生产环境中使用。

亚马逊宣布到2030年将在印度额外投资130亿美元用于AI和云基础设施，使总承诺达到480亿美元，全球科技巨头押注印度成为AI中心。

本帖子解释了为什么AI安全需要基础设施层控制（IAM、VPC、加密、日志记录），而不仅仅是应用层的提示过滤，并以AWS服务为例。

NVIDIA与AWS宣布推出搭载NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell GPU的全新EC2 G7实例，以及在Amazon OpenSearch Serverless中提供GPU加速的向量搜索功能，使企业能够以更优的性能和更低的运营复杂性，大规模部署AI应用。

一个模拟AWS、GCP和DigitalOcean环境的工具，用于开发和测试，无需承担费用。

亚马逊网络服务（AWS）正就将其Trainium AI芯片出售给其他公司进行早期谈判，直接挑战Nvidia的主导地位。CEO安迪·贾西指出，如果对外销售芯片，这可能代表一个500亿美元的年化业务。

Odyssey，一家世界模型人工智能初创公司，以14.5亿美元估值完成3.1亿美元B轮融资，由亚马逊、AMD Ventures、GV等投资。该公司为游戏和机器人构建世界模型，并将针对AWS Trainium芯片进行优化。

本篇博文介绍如何使用 Strands Robots SDK，通过 LeRobot 将 Hugging Face Hub 数据集与物理机器人硬件集成，实现从数据记录到在真实机器人上部署的单一智能体循环。

微软正在转向亚马逊云服务（AWS）来处理GitHub的AI算力限制问题，凸显了AI计算资源的巨大需求。

亚马逊云服务（AWS）宣布在密苏里州蒙哥马利县建设一个价值数十亿美元的数据中心园区，用于支持云计算和人工智能工作负载，将创造数百个就业机会，并投资于可持续发展和社区项目。

一个尝试扫描DN42网络的AI代理为其运营者产生了6531美元的AWS账单，凸显了自主代理的风险。

文章重点介绍了Anthropic将AWS AI收入记为毛收入，而OpenAI仅记录其从微软获得的净份额，揭示了两者在报告收入和财务策略上的差异。

对AWS一篇声称提出全新网络设计并超越叶脊架构的论文的批判性分析。作者认为该构想并非新颖，将其与Plexxi失败的方法进行比较，并指出其在吞吐量和随机性主张上的缺陷。

Anthropic 的 Claude Fable 5 版本之所以引人注目，不仅在于其能力，还在于其受控访问、数据保留策略和基础设施要求，这标志着向受控前沿 AI 部署的转变。

Atlasphere 是一款 macOS 应用，它使用只读 IAM 角色自动从您的 AWS 账户生成实时基础设施架构图，并让图表与实际资源保持同步。

Amazon Web Services 宣布推出 Amazon Bedrock 全新控制台体验，包含模型目录、基于项目的工作流程以及针对 Anthropic 和 OpenAI API 优化的实时文档，便于更轻松地评估和部署 AI 模型。

Cognizant 与 ServiceNow 合作部署 Guardian 代理，用于监控生产环境中的 AI 代理，而 NIST 和欧盟等监管机构仍在制定框架——凸显了 AI 治理中的执行差距。

一条推文，列出了10个可以增强简历的AWS项目，面向云相关求职者。

Mercek 是一款面向 Amazon ECS 的桌面 IDE，让开发者能够跨多个 AWS 账户和区域管理服务，提供部署追踪、指标监控、成本估算、日志实时查看和交互式 Shell 访问等功能——全程使用本地 AWS 凭证，无任何遥测数据收集。

AWS 开源了 AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle），一套为 AI coding agent 设计的开发生命周期工作流规则，帮助开发者控制 agent 行为，确保质量。支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等多种平台。