来源: aws.amazon.com
50
大模型本身是个封闭的知识库——训练数据截止后发生的事，它一概不知。想让 Agent 处理"今天的热点""最新的库版本""竞品最新定价"这类任务，必须给它接上搜索引擎。Strands Agents SDK 最近加入了 Exa 搜索集成，两行配置就能让 Agent 拿到实时网页数据，本文走一遍完整搭建流程和实际用法。 普通搜索 API（比如某大厂的自建搜索...
来源: aws.amazon.com
51
过去要在 AWS 上用 Claude，你得走 Amazon Bedrock 的通道——模型选择、API 格式、功能边界都受 Bedrock 的封装约束。现在有了另一条路：Anthropic 把自己的原生 Claude Platform 直接搬进了 AWS，你用 AWS 账号登录、用 AWS 贃单付费，拿到的是和 Anthropic 官网一模一样的平台体...
来源: aws.amazon.com
44
航空制造领域的技术文档从来不只是文字——工程图纸、工艺流程图、材料规范表、检验照片交织在一起，构成一套复杂的多模态知识体系。传统文本检索只能"看懂"文字部分，图表里的关键信息往往被遗漏。Amazon Nova Multimodal Embeddings 的出现，让图像和文本在同一向量空间里对齐，检索终于能真正"读懂"一整份文档。 这篇文章拆解一个实际方...
来源: aws.amazon.com
55
线上报了一个 Bug，它该归哪个团队？这个看似简单的问题，在大型组织里往往是耗时最长的环节之一——路由错了，工单在团队间来回踢皮球，修复周期被拉到数天甚至数周。Miro 用 Amazon Bedrock 上的大模型重构了整个 Bug 路由流程，结果：团队重分配次数降了 6 倍，平均修复时间缩短 5 倍，从"天"级别直接压到"小时"级别。 这篇文章拆解他...
来源: infoq.com
47
AI 编码 Agent 正在重塑开发流程，但大多数团队的使用方式是把代码和数据送进别人的云——SaaS 平台托管 Agent，代码在远端执行，结果再传回来。对于合规要求严格、代码资产敏感的团队，这条路越走越窄。Coder Agents 的核心主张很简单：Agent 留在你的基础设施上跑，模型你可以自己选，代码和数据不出你的边界。 云托管 AI Agen...
来源: aws.amazon.com
34
企业里数据不少，但从"数据躺在数据库里"到"AI 帮你做决策"，中间的鸿沟一直很大：数据要清洗、要建模、要验证可信度、还要能规模化地推给业务团队用。Amazon Quick 这次更新的五项新能力，就是想压缩这段路径。下面逐项拆解，并给出可直接上手跑的实践示例。 典型场景：一家零售企业有数亿条交易记录，想做库存预测和动态定价。数据工程团队花了几周建管道，...
来源: openai.com
53
2026 年第一季度，ChatGPT 的用户增长曲线出现了一个值得注意的拐点：增速最快的群体不再是 18–25 岁的技术尝鲜者，而是 35 岁以上的"后来者"。与此同时，性别分布正趋于均衡。这两个信号叠加在一起，说明 AI 对话产品正在从"极客工具"跨入"大众基础设施"的阶段。 过去两年，ChatGPT 的早期用户画像高度集中：年轻、男性、技术背景浓厚...
来源: openai.com
34
很多企业的 AI 之旅卡在同一个地方：PoC 漂亮，生产翻车。几周内跑出令人兴奋的 demo，却在面对合规审查、数据漂移、模型版本混乱时迅速失控。从早期实验走向持续产生复利效应的规模化 AI，核心不是买更多 GPU，而是把信任、治理、工作流设计、规模化质量这四根柱子先立起来。 "信任 AI"在企业语境下不是感性判断，而是每一条预测都能追溯到：谁批准了这...
来源: openai.com
28
高校 AI 社团正在从"兴趣小组"走向"工程实战"，但多数社团卡在同一个问题上——有想法，缺工具，更缺跨校协作的通道。OpenAI Campus Network 的推出，本质上是在补这块短板：把散落在各校的 AI 社团连成一张网，提供工具访问、活动支持和社区基础设施。 根据 OpenAI 公开的兴趣表单描述，Campus Network 的核心资源有三...
来源: infoq.com
35
当你的 ML 平台上跑着几百个模型、上千个特征、几十条数据管线时，一个最朴素的问题会变得极其棘手：这个模型用了哪份数据？那个特征被谁依赖？改了这条管线会炸掉谁？ Netflix 的回答是——把一切画成一张图。 Netflix 最近公开了他们内部称为 Model Lifecycle Graph 的架构方案。核心思路并不复杂：用有向图把 dataset、f...