2026-09-16
来源: aws.amazon.com
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当应用反复把同一套系统指令、产品文档、工具定义或租户配置发送给基础模型时，真正浪费的往往不是模型输出，而是重复计算的输入 Token。Amazon Bedrock 的 Prompt Caching 可以复用这类稳定上下文，在合适的场景下将输入 Token 成本最高降低 90%，同时减少首字节延迟。 本文围绕 Converse API，拆解六类常见用法：...
2026-09-16
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当商品目录从几百条增长到几万条，人工打标签很快会变成一个昂贵、缓慢且不一致的流程。不同运营人员可能为相似商品选择不同标签，规则变化后还要重新检查历史数据。 一种更可控的做法是：使用带标签的商品样本对 Qwen3-8B 进行监督微调（SFT），再通过带可验证奖励的强化学习（RLVR）约束输出格式和标签准确性，最后在 Amazon SageMaker 上部...
2026-09-16
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训练代码已经准备好，作业却因为首选实例没有容量而启动不了——这类问题往往把工程师拖进“换机型、重提任务、盯容量”的循环。Amazon SageMaker AI 新增的实例偏好列表，将这部分选择逻辑交给服务处理：为训练或处理作业指定最多五种实例类型，按顺序排列，SageMaker AI 会选择列表中第一个有可用容量的类型启动作业。 它解决的是启动时如何选...
2026-09-15
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Amazon Linux 2027 已进入公开预览。根据公告摘要，它基于 AL2023，采用 Linux 7.1 内核，并将 SELinux 默认设置为 enforcing（强制执行）模式。对开发团队来说，最值得提前验证的不是版本号，而是一个实际变化：在 AL2023 permissive 模式下能运行的应用，到了 enforcing 模式下可能失败。...
2026-09-15
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实时邮件威胁检测面对的不是一个漂亮的 demo，而是持续涌入、格式复杂、内容高度不可信的消息流。Abnormal AI 分享的实践重点，是把 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter 当作 Agent 的临时计算草稿纸：需要时创建，处理完成后销毁，让 Agent 能在隔离环境中完成解析、计算和证据整理，同时避免...
2026-09-15
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当 AI Agent 开始代表用户读取 GitHub 仓库、向 Slack 频道发消息时，身份问题就不再只是“把一个 Token 塞进环境变量”。系统需要明确回答：谁授予了权限、授予了哪些范围、授权属于哪次 Agent 会话，以及事后如何追踪。 Amazon Bedrock AgentCore Identity 提供的 Consent portal，是...
2026-09-14
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开放金融接入最耗时的部分，往往不是把一个 API 请求发送出去，而是确认接口是否符合 Financial Data Exchange（FDX）标准、补齐证据、解释差异，并在安全与合规约束下反复沟通。Ninth Wave 构建的 Compass 将这套流程交给运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上的多智能体助手处理，把原本以周计算的...
2026-09-14
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生成式 AI 项目最容易走偏的地方，不是模型调用，而是过早选择了过重的定制方案。很多问题用更好的提示词就能解决；有些问题需要接入企业知识库；只有当模型的行为、领域语言或任务能力仍然达不到要求时，才值得考虑微调、持续预训练，甚至构建更深度的自定义模型。 在 AWS 上，可以把这条路线理解为一条逐步升级的定制光谱：从提示词工程开始，经过 RAG、工具调用和...
2026-09-14
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基础模型已经让“给整个商品目录做需求预测”变得相对容易，但预测本身不会让货架恢复库存。真正棘手的是下一步：识别需求激增、核对供应商的实时可供货量、决定补多少，并在条件满足时自动下单。 这篇文章讨论一种部署在 Databricks 和 Amazon Quick 上的闭环：检测需求变化，做出补货决策，执行采购动作；只有没有任何供应商能够覆盖需求时，才升级给...
2026-09-12
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AWS 将 Lambda SnapStart 扩展到了容器镜像函数。这个变化解决了一个长期存在的打包取舍：Zip 部署包的体积上限更小，而容器镜像可以容纳更多依赖；但团队过去往往要在依赖空间和亚秒级启动之间做选择。 现在，使用容器镜像的 Lambda 函数也可以采用 SnapStart。对于依赖较多、又对启动延迟敏感的函数，这意味着不必仅为了满足 Zi...