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AI Spark / Signal Archive

全部 AI 动态

按时间与主题检索每一条 AI 创作信号,从发现到回溯保持同一条路径。

0今日新增9当前结果08:20 更新
10月2日周五
  1. AWS Machine Learning Blog48

    如何为 Claude Platform on AWS 实现多环境访问

    面向需要在 AWS 生产环境、开发者笔记本和外部云 CI/CD 三类环境调用 Claude Platform on AWS(CPonAWS)推理的场景,该指南给出完整配置步骤:在组织内建专用 AI Services 账户承载订阅与工作区,AWS 工作负载通过跨账户 SigV4 免密钥调用,开发者在开发工作区使用长期 API key,外部环境经 OIDC 联邦获取短期凭证。

  2. AWS Machine Learning Blog62

    AWS 如何用 Amazon Bedrock AgentCore 构建事件驱动的 ambient agent

    AWS 发布参考实现,演示如何用 Amazon Bedrock AgentCore 构建 ambient agent:由 Amazon S3 事件或定时任务触发,经 SQS 与 Lambda 调用 AgentCore Runtime 上的容器化 LangChain agent,需要时通过单个 ask_human 工具暂停并等待人工回复。

    编辑推荐 / 面向在 AWS 上做文档处理与告警分流的开发者,可据此参考实现搭建事件驱动、带人工审批的 Agent 流水线,注意示例仅覆盖 S3 与定时两类信号源。

  3. AWS Machine Learning Blog62

    Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的 contextual bandits 提升获客漏斗转化

    Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标 contextual multi-armed bandit 对产品获客漏斗做个性化,七周在线 A/B 测试中,一个人群在最终漏斗转化上目前看到高个位数百分比的相对提升,另一个人群相较现有体验没有改善。

    编辑推荐 / 做个性化推荐与转化优化的产品、增长和算法团队可参考其多目标 contextual bandit 架构与踩坑经验,注意内容池质量可能才是效果瓶颈。

  4. AWS Machine Learning Blog60

    如何用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建 Agent 记忆

    AWS 发布教程,演示如何把 Amazon S3 Vectors 作为 NVIDIA NeMo Agent Toolkit(NAT)的自定义记忆后端,并部署在 Amazon EKS 上。

    编辑推荐 / 面向需要为多智能体系统搭建持久记忆层的开发者,本文给出可复用的插件实现与 EKS 部署步骤,可先按示例代码在测试环境验证再接入生产。

  5. AWS Machine Learning Blog60

    AWS 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上用四 Agent 模式扩展云迁移

    AWS Professional Services 在 Amazon Bedrock AgentCore 上给出四 Agent 迁移模式,覆盖 Intake、IaC、迁移治理与 SRE 四个环节,基于内部项目跟踪数据,IaC 开发时间从每应用 3 到 4 周降至分钟级。

    编辑推荐 / 负责大规模上云迁移的企业架构与平台团队可据此评估四 Agent 模式是否值得自建,并先用试点波次测算单应用 token 与运行成本。

10月1日周四
  1. AWS Machine Learning Blog68

    如何在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上构建多智能体音乐制作流水线

    AWS 官方博客给出在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上部署三智能体音乐制作流水线的完整步骤:Composition、Delivery、Compliance 三个智能体通过同一 runtimeSessionId 共享会话,被调度到同一台 GPU 实例上协作。

    编辑推荐 / 面向在 AWS 上构建多智能体系统的开发者,可据此了解 Runtime Instances 的共享会话、GPU 与持久卷用法,并注意 EBS 卷受可用区限制。

  2. AWS Machine Learning Blog60

    如何用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 以自然语言查询理赔

    AWS 官方博客给出用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 构建理赔问答助手的技术教程:从 Amazon S3 摄取 PDF、Word、文本理赔文档及 .metadata.json 元数据,通过 AgenticRetrieveStream API 做多轮追问、元数据过滤和带引用的回答。

    编辑推荐 / 面向在 AWS 上构建企业级 RAG 助手的开发者,可据此复现带引用、元数据过滤和 grounding 护栏的理赔问答流程,并注意评测基于合成数据。

9月26日周六
9月25日周五