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介绍 Google Cloud 的 Model Armor 工具，用于多智能体系统中检测和遮盖敏感数据、防范间接提示注入，支持部分遮盖和可逆哈希，集中管理安全策略。
Google Cloud Tech关于使用纵深防御策略保护多智能体LLM系统的技术分享，涵盖敏感数据保护和Model Armor，以防止提示注入和数据泄露。
Google Cloud 年化收入达约 990 亿美元，同比增长 82%，增速大幅跃升。
IneffableLabs收到了来自Google Cloud和NVIDIA的首批Vera Rubin NVL72集群，标志着AI硬件的飞跃。
Google Cloud 发布了101个针对各行业实际生成式AI用例的架构蓝图，提供了技术栈和设计模式，帮助开发者快速上手。
Google Cloud 详细介绍了他们如何在 Ironwood TPU 上使用模块化、模型无关的工程手册优化 Qwen 3.5-397B MoE，实现了 3.1 倍的解码性能和 4.7 倍的预填充性能提升。
谷歌推出了 TPU 开发者中心，这是一个集中式资源，包含在 Google Cloud TPU 上构建、训练和提供 AI 服务的文档和框架指南，支持 JAX、PyTorch 和 vLLM。
分享Google Cloud多租户智能体AI系统参考架构的5个核心要点，对独立开发者和小团队生产化Agent有启发。
Google Data Cloud 的前沿AI团队讨论了一种利用信息理论评估AI代理的新方法，创建了一个名为 Discovery Bench 的元基准，该基准衡量一个查询在代理失败之前可以有多模糊，从而提供比简单的通过/失败考试更细致的代理能力图谱。
Google 正式发布 Cloud Run 沙箱，展示了在5秒内启动、执行并停止1000个沙箱的能力，平均延迟为500毫秒。
前OpenAI工程师Ryan Lopopolo加入Google Cloud担任首席Agent工程师，将OpenAI的Agent工程方法论引入云平台。
苹果现在会弹窗通知用户，iWork 和 Freeform 中的 AI 功能会将数据发送到 Google Cloud。该公司还透露，其顶级 AI 模型 AFM Cloud Pro 运行在 Google Cloud 托管的 Nvidia Blackwell GPU 上，这与其此前将 AI 数据保留在苹果自有数据中心 Apple Silicon 上的隐私承诺有所不同。
Harrison Chase 询问关于 Google Cloud 的 Knowledge Catalog 中的 Open Knowledge Format，这是一个由 AI 驱动的数据目录和元数据管理平台。
Google Cloud宣布推出一个新的开源VS Code扩展，允许用户直接从本地IDE连接并在Cloud Workbench实例上运行笔记本。
Google Cloud 将提供 SandboxAQ 的大型定量模型（基于科学方程和实验室数据训练），用于药物研发、材料科学和半导体制造，同时提供 Gemini for Science 工具以加速研究工作流程。
两位谷歌云高级工程师进行了一场关于构建多代理工作流的现场讲座，讨论了谷歌开源的生产级多代理系统。
一位用户分享说，OpenAI的Codex可以自主使用其应用内浏览器管理Google Cloud设置，并称赞这种无缝自动化。
Ray Serve LLM 通过直接流式传输、新的 vLLM V2 执行器后端和 HAProxy 入口，在预填充和解码密集型工作负载上实现了4.4倍和24.8倍的吞吐量提升，现已在 Ray 2.56 中推出，与 Google Cloud 和 vLLM 合作。
谷歌云推出开放知识格式（Open Knowledge Format，OKF），这是一种用于在Markdown文件中表示元数据和精选知识的开放规范，以改善数据共享并为AI代理提供上下文。该格式旨在使来自碎片化内部系统的知识具有可移植性和互操作性。
Google Cloud 推出了 Open Knowledge Format (OKF)，这是一个开放规范，用于标准化 LLM-Wiki 模式，以便在 Markdown 中使用 YAML 前置元数据表示结构化知识，旨在改善 AI 代理的数据共享和互操作性。