标签

AI

接手看不懂的 PostgreSQL 查询：用 DBeaver AI 拆解，再用执行计划验证

来源: postgr.es 27
生产环境里经常会出现一种“跨过围栏扔过来”的 SQL：多层 CTE、相关子查询、窗口函数和含义模糊的别名挤在一起，原作者已经联系不上，但你仍然要判断它做什么、是否正确，以及为什么这么慢。DBeaver Community Edition 26.1.2 将 AI Assistant 加入免费开源版本，为这类查询提供了一个实用的阅读入口。 AI 可以快速解...
# AI # Go # OpenAI
阅读全文

工具更强，审查反而更差：用 PR 证据约束 Copilot 代码审查

来源: github.blog 41
给代码审查 Agent 配上共享的 Unix 风格代码探索工具，看起来理应提升效果：它能搜索仓库、读取文件、查看差异，也能沿着调用链继续调查。但 GitHub 的实践揭示了一个反直觉结果：工具能力增强后，Copilot 代码审查一度变得更差。真正带来改善的，不是继续增加工具，而是围绕 Pull Request 中的证据重塑 Agent 工作流，从而减少...
# AI # GitHub # LLM
阅读全文

用 SageMaker Studio 无服务器定制微调 NVIDIA Nemotron 3

来源: aws.amazon.com 19
NVIDIA Nemotron 3 的定制不再意味着团队必须先搭建训练集群、编写分布式启动脚本，再长期维护 GPU 基础设施。Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制把更多资源调度工作交给平台，让开发者可以在 SageMaker Studio 中围绕数据集、微调策略和评估结果推进实验。真正需要工程团队把握的，是模型架构适配、训练数据质...
# AI # AWS # 云平台
阅读全文

用 Amazon SageMaker AI 把牙科 X 光质量检查推到拍摄现场

来源: aws.amazon.com 34
牙科 X 光片的质量问题，往往要到医生查看或后续流程中才暴露。此时患者可能已经离开拍摄位置，重新拍摄会增加等待时间、操作成本和不必要的辐射暴露。Henry Schein One 构建的 Image Verify 将 AI 质量验证前移到影像采集时：系统基于 Amazon SageMaker AI 实时评估 X 光片，并把结果反馈给现场人员。 这套系统在...
# AI # AWS # 云平台
阅读全文

用 Stardog 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建无 ETL 的客户 360 语义层

来源: aws.amazon.com 39
企业数据很少整齐地待在一个系统里：客户主数据和交易记录可能位于 Amazon Aurora，分析结果、行为指标又沉淀在 Amazon Redshift。传统客户 360 项目通常先复制数据、统一字段，再交给应用查询；这篇方案展示了另一条路径：让 Stardog 在两个数据源之上提供统一语义层，再由运行在 Amazon Bedrock AgentCore...
# AI # AWS # Kubernetes
阅读全文

用原生案件管理扩展 Amazon Quick Automate 智能体工作流

来源: aws.amazon.com 20
智能体工作流进入企业生产环境后，难点很快会从“模型能否完成任务”转向“任务由谁负责、处理到哪一步、异常如何恢复、何时需要人工介入”。Amazon Quick Automate 的原生案件管理把每项业务工作包装成可跟踪的 case，并将创建、处理、人工审核和解决串成完整生命周期，使自动化能够从单次演示扩展到持续运行的企业流程。 普通自动化常把一次输入直接...
# AI # AWS # LLM
阅读全文

把 Unsloth 量化模型部署到 AWS：EC2、SageMaker、EKS 与 ECS 四种路径

来源: aws.amazon.com 41
模型完成量化，只解决了显存占用和推理成本的一部分问题。真正进入生产环境时，还要决定由谁管理实例、如何扩缩容、怎样接入现有容器平台，以及如何监控冷启动、显存和请求延迟。对于已经通过 Unsloth 量化的模型，可以根据团队现有基础设施，在 Amazon EC2、Amazon SageMaker AI 推理端点、Amazon EKS 和 Amazon EC...
# AI # AWS # Kubernetes
阅读全文

用 Amazon Bedrock AgentCore 构建面向 SAP 长周期项目的多智能体平台

来源: aws.amazon.com 42
KTern.AI 从传统 SaaS 平台转向智能体 AI 平台时，面对的并不是简单地给产品接入一个大模型。SAP 转型项目往往持续数月甚至更久，涉及需求分析、流程设计、测试、迁移和上线等阶段。系统需要让多个专业智能体协同工作，同时保留持久上下文、限制工具权限，并达到企业生产环境要求的可靠性。 KTern.AI 选择 Amazon Bedrock Age...
# AI # AWS # LLM
阅读全文

在 SageMaker HyperPod 上拆分大模型 Prefill 与 Decode：用 vLLM 构建可独立扩缩的推理链路

来源: aws.amazon.com 29
大模型在线推理并不是一种均匀的计算任务。Prefill 阶段需要并行处理整段输入，通常更依赖算力和显存带宽；Decode 阶段逐 token 生成结果，更看重低延迟、KV Cache 容量与持续调度能力。来源方案在 Amazon SageMaker HyperPod 上结合 vLLM 和 HyperPod Inference Operator，实现了 ...
# AI # AWS # LLM
阅读全文

Cloudflare 临时账户：让 AI Agent 在 60 分钟沙箱中部署 Workers

来源: infoq.com 26
Cloudflare 为自主 AI Agent 引入了临时账户：Agent 无需预先创建永久账户或完成常规身份认证，就能立即部署 Cloudflare Workers。临时账户如果没有被用户认领，会在 60 分钟后自动过期，其部署也随之失效。这项变化降低了“生成代码之后立刻运行”的门槛，同时把未认领资源的生命周期限制在一个明确的时间窗口内。 传统的代码...
# AI # Cloudflare # InfoQ
阅读全文