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AI

用 SageMaker AI 搭 NVIDIA Isaac Lab,给 Unitree H1 人形机器人练强化学习策略

来源: aws.amazon.com 35
人形机器人的强化学习(RL)训练瓶颈不在算法,而在算力——一次策略迭代需要数百万步仿真,单机 GPU 根本撑不住。NVIDIA Isaac Lab 提供高并行仿真环境,Amazon SageMaker AI 则给出两种弹性算力方案:Training Jobs 按次启动、HyperPod 长驻集群。把两者拼起来,H1 人形机器人的策略训练就能从"实验室跑...

星甘 StarGantt V3.7:Excel 智能导入双模式 + 项目归档,甘特图终于不用手动搬砖了

来源: oschina.net 27
做项目管理的人大概都经历过这种折磨:老板甩过来一份 Excel 任务清单,几十行数据,列名随心所欲,你得一条条手动敲进甘特图工具里。等项目做完了,列表里堆着几十个历史项目,翻找当前项目像在垃圾堆里找钥匙。 StarGantt V3.7 直接瞄准了这两个痛点——Excel 导入从"只有 AI 识别"升级为双模式可选,同时新增项目归档功能,让活项目和死项目...

从扫描 PDF 到 FHIR R4:用 Bedrock Data Automation 与 HealthLake 搭建病历数字化管线

来源: aws.amazon.com 33
医院和诊所每年产生大量纸质病历,扫描成 PDF 后仍然无法被系统检索、统计或交换。手动录入耗时且易出错,而传统 OCR 只能提取文字,无法理解临床语义。Amazon Bedrock Data Automation(BDA)的推出改变了这一局面——它不仅能识别文档结构,还能将医疗内容映射为 FHIR R4 资源,再配合 AWS HealthLake 的 ...

免手操理赔报案:用 Strands Agents 与 Bedrock AgentCore Browser Tool 搭建智能 FNOL 流程

来源: aws.amazon.com 44
保险理赔的第一报案(FNOL,First Notice of Loss)是整个理赔链条的起点,也是最耗人力的环节之一。报案员需要一边听客户描述事故,一边在多个门户系统中录入信息、查询保单、校验字段——手眼并用,重复劳动密集。AWS 最近展示了一种新思路:用 Strands Agents SDK 做领域推理,用 Amazon Bedrock AgentC...

用 Amazon Q + New Relic MCP 搭建值班事故分拣 Agent

来源: aws.amazon.com 42
凌晨两点,PagerDuty 响了。你爬起来打开 New Relic 看仪表盘、翻日志、查部署记录、在 Slack 里同步进展、最后还要在 Asana 里建任务留档——整套流程走完,半小时过去了,其中大部分时间花在"找信息"而不是"做判断"上。 Amazon Q 的 Agent 能力加上 New Relic 的 MCP Server,可以把这套"人肉串...

用 OpenRouter 统一接口调用多家 AI 模型:路由、降级与成本控制实战

来源: realpython.com 45
对接 Claude、GPT-4、Gemini、Llama……每家 API 的鉴权方式、请求格式、错误码都不一样。项目里一旦接入超过两个模型,维护成本就直线上升。OpenRouter 把这些差异收拢到一个兼容 OpenAI 格式的统一端点背后,还附带了路由选择、自动降级和用量限额——这些正是多模型场景下最让人头疼的部分。 OpenRouter 的核心思路...

用 OpenRouter 一把钥匙开所有模型的大门:统一 API、智能路由与故障回退

来源: realpython.com 44
对接一个大模型 API 已经够烦了——不同厂商的端点、认证方式、请求格式各不相同。当你的应用需要同时调用 GPT-4o、Claude、Gemini、Mistral 等多个模型时,维护成本直线上升。OpenRouter 的思路很简单:一个端点、一个 key,路由到上百个模型,还自带故障回退和提供商策略。下面拆解它的核心机制,并给出可直接跑的 Python...

用 ChromaDB 做向量检索与 RAG:从嵌入到实战查询

来源: realpython.com 40
向量数据库正在从"概念热词"变成工程日常。ChromaDB 作为轻量级、Python-first 的向量存储方案,适合本地开发和小规模 RAG(检索增强生成)场景。但真正上手时,很多人会卡在:嵌入怎么选?余弦相似度到底在算什么?collection 查询的参数怎么配?这篇文章把这些问题拆开,配上可以直接跑的代码。 嵌入(embedding)是把一段文本...