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AWS

用 SageMaker AI、VPC 端点和安全浏览器堵住机器学习环境的数据外流通道

来源: aws.amazon.com 37
机器学习环境最容易出现一个矛盾：数据科学家需要快速访问数据、Notebook、模型训练和实验工具；安全团队则要确保敏感数据不会被复制到个人电脑、外部网盘、公共 API 或不受控的网络出口。本文围绕一种三层架构展开：用 Amazon SageMaker AI 承载建模工作区，用 VPC 端点收紧网络路径，再用 Amazon WorkSpaces Secu...
# AI # AWS # 云平台
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用 Cognito JWT 把 Nakama 登录接到 AWS 身份体系

来源: aws.amazon.com 35
游戏客户端登录最怕两件事：把长期凭证塞进客户端，以及让游戏服务器重复造一套身份系统。这个方案的核心是“双令牌”：客户端先用 Amazon Cognito User Pool 通过 SRP 流程完成认证，拿到 Cognito JWT；Nakama 运行时再验证这个 JWT，把 Cognito 用户身份桥接成 Nakama session。这样客户端不需要...
# AWS # Go # 云平台
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用按需与批量推理动态切换，构建弹性文档抽取管线

来源: aws.amazon.com 37
处理海量文档时，你总会面对一个矛盾：实时场景要求秒级响应，离线场景则更在意成本控制。Amazon Bedrock 同时提供了按需推理（On-demand）和批量推理（Batch）两种调用模式，但多数人只用了其中一种。把两者组合成一条动态切换的管线，才能在延迟和费用之间找到最优解。 Bedrock 的按需推理是同步调用——请求发出后等待模型返回结果，适合...
# AI # AWS # 云平台
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用 Agent-EvalKit 系统化评估你的 AI Agent

来源: aws.amazon.com 40
AI Agent 越来越多，但"它到底好不好用"这件事，大多数团队还在靠手动试几个场景、凭感觉判断。Agent-EvalKit 这个 Apache 2.0 开源工具包，试图把 Agent 评估从"拍脑袋"变成"有流程、有数据、可复现"的工程实践。它已经对接了 Claude Code、Kiro CLI、Kilo Code 等主流 AI 编码助手，并提供了...
# AI # AWS # LLM
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QuickSight 新能力：迷你趋势图 + 控件自定义排序，让仪表盘更"决策就绪"

来源: aws.amazon.com 32
Amazon QuickSight 最近上线了两项功能——Sparklines（迷你趋势图） 和 Custom Sort for Controls（控件自定义排序）。它们分别解决两个长期痛点：表格里看不出趋势走向，筛选器里业务维度总是按字母排而不是按逻辑排。两个功能看似独立，组合起来却能让仪表盘从"展示数据"升级为"驱动决策"。 Sparklines ...
# AI # AWS # 云平台
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用示例文档几分钟内优化 Amazon Bedrock Data Automation 的蓝图提取精度

来源: aws.amazon.com 46
从非结构化文档中提取字段，蓝图（Blueprint）是核心配置——它告诉 BDA 你要抽什么、怎么抽。但写好蓝图指令并不容易：一条模糊的指令可能导致字段漏抽、值偏移、格式混乱。过去要修正这些问题，往往需要反复调整指令文本、跑测试集、人工比对，周期以周计。 Amazon BDA 现在提供了 蓝图指令优化（Blueprint Instruction Opt...
# AI # AWS # 云平台
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前沿团队正在重塑 AI 原生开发：不只是写代码更快

来源: aws.amazon.com 47
"用 AI 写代码更快"——这是大多数团队对 AI 辅助开发的全部理解。但真正走在前面的团队已经不满足于让 Copilot 自动补全几行代码了。他们正在重新设计软件的构建方式本身，从需求定义到代码生成、从测试策略到团队分工，整个流程都在被重构。结果是：4.5 倍的生产力提升，部分场景甚至超过 10 倍。 这不是夸张的营销数字，而是那些把 AI 当作"开...
# AI # AWS # 云平台
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