Agentic commerce 如何帮助 Willy Chavarria 等品牌备战 BFCM
Swap 的 agentic storefront 自 2026 年初上线以来实现 2 倍转化率、3 倍停留时长和退货减少 20%。设计师品牌 Willy Chavarria 借其 AI 店铺发售与 Adidas 合作的 2026 世界杯系列，前六天产生超 1000 笔订单，客单价 249 美元，整体转化 3%，收入较上次发售翻倍。
#教程/实践
Modern RetailAI 评分3131
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 构建智能体自动化商业论证：超越节省时长的 Agentic Value Model 框架
AWS 发布 Agentic Value Model 框架，帮助 AI CoE 负责人为智能体自动化构建超越传统"节省时长×人工成本"RPA 式 ROI 模型的商业论证。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3535 Qlik 如何基于 Amazon Bedrock 构建有据可查的企业级 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 构建 Qlik Answers，为全球 40,000 多家企业客户提供有来源、可验证的 AI 问答。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 如何基于 AWS DevOps Agent 调查结果自动执行修复
AWS 演示了如何用 AWS Lambda Durable Functions、Amazon EventBridge 和 Amazon Bedrock 构建自动化修复工作流，承接 AWS DevOps Agent 的事故调查结果并完成修复。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3131 AWS 发布 AI builders 培养指南：弥合 AI 知识与动手能力差距
AWS 推出六周结构化计划，让无工程背景的业务人员动手构建 AI 原型，弥合“谈论 AI”与“用 AI 构建”之间的能力差距。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和 AWS 开源框架 Strands Agents 构建了多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，效率提升 78%。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5252 AWS 教程：基于 AgentCore 和 OpenClaw 构建有记忆的 AI 个人助手
AWS Machine Learning Blog 发布教程，讲解如何用 OpenClaw 开源智能体框架搭配 Amazon Bedrock AgentCore runtime 与 AgentCore memory，构建能跨会话积累上下文的 Telegram 个人助手，示例为园艺助手 Sprout。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3535 AWS 如何帮助企业对齐 ISO/IEC 42005:2025 实现 AI 治理
AWS 介绍 ISO/IEC 42005:2025 标准在 AI 系统影响评估中的应用，帮助企业将 AI 影响评估集成到企业级风险管理流程中。该标准覆盖评估全生命周期（范围界定、执行、分析报告及持续监控），并提供 Annex D 的整合流程和 Annex E 的独立评估模板以避免重复评估。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 讲解如何通过 SageMaker Unified Studio 对 SageMaker HyperPod 集群进行管理与治理，提出组织、项目、集群、工作负载四层控制体系。
Modern RetailAI 评分5959 Shapermint 瞄准 35-65 岁女性，TikTok Shop 销售额有望达 1000 万美元
塑身衣品牌 Shapermint 通过 TikTok Shop 联盟网络的 5000 多名非明星女性创作者拉动增长，年内销售额有望达到约 1000 万美元，月环比增速最高达 515%。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4242 GitHub：AI 正在改变开发者工作，三种能力需要加强
GitHub 撰文指出 AI 正在改变开发者工作，建议重点强化三种能力：学会指挥多个 AI agent 而不只是使用 AI；不要轻信 AI 的第一次答案，可用第二个模型交叉评审（如 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent）；把 AI 省下的实现时间用于理解需求、权衡架构等更重要的技术决策。文中强调开发者仍需为最终结果负责，审查和判断力不可省略。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub Copilot app 新手教程：如何用 canvases 搭建自定义工作流
GitHub Copilot app 支持用 /create-canvas 技能通过自然语言生成 canvas 扩展，即可自定义的看板、检查清单、仪表盘等界面，无需手写代码。canvas 状态双向同步，用户和 Agent 可同时操作并实时看到彼此的更改；创建后可保存为团队共享或个人扩展，社区还通过 Awesome Copilot 提供现成模板。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4949 GitHub Copilot app 的 canvas：聊天何时不是正确的 UI
聊天仍是与 LLM 交互的主要方式，但在用户已明确任务时往往是错误的 UI。GitHub Copilot app 的 canvas 是运行在应用内、无浏览器界面的全栈小程序，可与 agent 双向通信，能调用第三方 API 并在本地执行代码。文章用 Connect 4 游戏、Winget 包管理、SQLite 操作及自动化开发工作流等示例说明：让 agent 构建工具比反复对话更省 token。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6363 GitHub Security Lab 推出基于 Taskflow Agent 的 LLM 自动化 fuzzing 流水线
GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的 LLM agent 自动化 fuzzing 流水线，只需提供 GitHub 仓库即可自动识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率、改进 harness 并分诊 crash、生成漏洞报告。
推荐理由：作者亲述把写 harness、读覆盖率、分诊 crash 交给 LLM agent 的完整设计，包括覆盖率反馈循环、plateau 停止条件和结构感知变异机制。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5959 GitHub Copilot 应用如何渲染超大型 Pull Request
GitHub Copilot 应用重建了 Pull Request 视图，可流畅打开 2,200 个文件、超百万行变更和 400 多条行内评论的开源 PR。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6969 GitHub 用 Copilot 将 Copilot agent runtime 迁移到 80 万行生产 Rust
GitHub 使用 Copilot 应用和 Copilot CLI 将 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为 832,378 行生产 Rust，AI 智能体完成了大部分代码，跨 128 个合并到 main 的 pull request 增量发布，而非一次性切换。
推荐理由：作者亲历复盘了用智能体将 Copilot 运行时整体移植到 Rust 的过程，给出可迁移的增量移植方法与大量一手会话数据。
白鲸出海AI 评分1717 中小跨境电商没 Temu 那么多营销预算，如何靠低价策略在美国市场分一杯羹？
Temu 在美国靠低价策略、持续营销投入和高效供应链管理实现销售额新高，而中小跨境卖家营销预算有限。文章围绕中小卖家如何突破资金限制、走出自己的低价营销之路展开。
白鲸出海AI 评分1818 国产手游出海拉美，如何制定有效的买量和运营计划？
国产手游出海拉美市场竞争激烈，不少企业面临买量效果不佳、本地化运营不足的问题。近期一款国产手游凭借独特的买量策略和本地化运营在拉美取得成功，其经验可为其他出海企业制定买量和运营计划提供参考。
Berkeley AI ResearchAI 评分5757 Berkeley 团队用 K-Search 将 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 基于 K-Search 演化式内核搜索框架构建 MLX 后端，并设计结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，把数十年 CUDA 内核优化知识迁移到 Apple Silicon。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 Berkeley AI Research 分析：自适应并行推理（Adaptive Parallel Reasoning）如何成为高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 发布对并行推理领域的综述，核心观点是自适应并行推理：让推理模型自行决定何时分解任务、生成多少并发线程及如何协调。文章指出顺序推理随探索线性增长，会推高延迟并引发 context-rot 等上下文退化问题，并评述了自洽性投票、Best-of-N、Tree/MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!