Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，并在 AWS 上部署
Reflection AI 发布面向智能体编码与长周期任务的开源权重模型 Beam，总参数 501B、激活参数 23B，Reflection 称有效上下文长度为 100 万 token，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布。
推荐理由：原文给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种部署路径，可据此比较托管与自建推理的取舍。
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拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
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AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6969
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 作者用 ML Intern 两天做出六个模型，总花费约 103 美元
作者借助 HuggingChat 中的 ML-intern，在几天内完成六个模型项目，包括把 Qwen-Image 2.1 的 9B 提示词改写器蒸馏成 0.8B 的 CPU 版本，总 GPU 与 CPU 费用约 103 美元。
推荐理由：作者用同一套提示词流程在两天内做出六个模型，并公开了每个项目的算力成本与提示词写法。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 如何用 AI 智能体迁移 4 万行 Fortran 遗留代码
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 水库模拟器代码迁移到 C++，并公开了其中的智能体工作流。团队先搭建数值对齐测试框架，用检查点比对迁移前后的输出，再用自定义解析器生成调用树，由上百个智能体借助 Mistral OCR 读取旧 PDF 文档并补全注释。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 代码的完整流程，其中先建数值对齐测试、再分模块推进的做法可以迁移到其他遗留系统改造。