2026-06-04
来源: aws.amazon.com
64
表格数据是企业里最常见的数据形态——客户画像、交易流水、设备日志,几乎都落在结构化表格里。传统做法是逐任务训练 XGBoost 或 LightGBM,每个模型只管一个场景,换个任务就要重新调参。Fundamental 推出的 NEXUS(Large Tabular Model)试图用"预训练 + 微调"的范式把表格数据也拉进大模型路线:先在海量表格数据...
2026-06-04
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深度学习容器动辄数 GB,拉取镜像往往成为冷启动的瓶颈。AWS 推出的 SOCI(Seekable OCI)通过"懒加载"让容器不必等整个镜像下载完就能启动——镜像层按需拉取,启动后再后台补齐剩余数据。这篇文章聚焦如何在公开的 Deep Learning AMI(DLAMI)和 Deep Learning Containers(DLC)上使用 SOCI...
2026-06-03
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大模型做 Agent 时,最让人头疼的不是推理能力不够,而是工具调用不准——该调 API 时不调,不该调时瞎调,参数拼错、格式乱写,整个工作流直接断掉。Amazon SageMaker AI 最近的一篇实践文章给出了一个清晰的解法:先用监督微调(SFT)教会模型"怎么正确调用工具",再用直接偏好优化(DPO)让它学会"哪种调用方式更好",两步叠加,小语...
2026-06-03
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Oracle 数据库的高可用架构,核心难题一直是共享存储。传统做法依赖 SAN 或 NFS,在云上要么成本高,要么恢复慢。Amazon FSx for NetApp ONTAP(简称 FSxN)把 ONTAP 的数据管理能力搬进 AWS,配合 Auto Scaling 和无服务器编排,可以把故障恢复从"人肉重启"压缩到分钟级自动化。 下面拆解这套架构的...
2026-06-03
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把一个大模型调得更懂你的业务领域,听起来简单——喂数据、跑训练、看指标上涨就完事了。现实远比这残酷:领域指标确实涨了,但模型突然不会做通用任务了;或者训练跑完才发现学习率设错,几十小时的 GPU 时间打了水漂。Amazon Nova Forge 的超参优化实践,本质上就是在"领域提升"和"通用保持"之间走钢丝,同时尽量别在计算成本上摔跟头。 很多人拿到...
2026-06-03
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视觉大模型正在从"能看懂图"走向"能结构化地看懂图"。Amazon Nova 2 Lite 是 Bedrock 上新增的多模态模型,它不仅能识别图中的物体,还能按你要求的 JSON 格式输出检测结果——坐标、类别、置信度一应俱全。这意味着你不再需要单独跑一个 YOLO 推理服务,直接用一次 API 调用就能完成"看图 → 出结构"的闭环。 这篇文章把从...
2026-06-02
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代码审查是工程团队最耗时又最不可省略的环节。Baz 团队面对的问题是:Spec Review(规格审查)需要逐条比对需求文档与代码实现,人工做这件事既慢又容易漏项。他们用 Amazon Bedrock 搭配新发布的 AgentCore 框架,构建了一个 Spec Review Agent,把审查准确率拉到了可投产的水平。这篇文章拆解他们的架构选择、实现...
2026-06-02
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合同是企业数据里最"沉默"的一类——格式各异、条款嵌套、关键信息散落在几十页 PDF 里。传统做法靠人工审阅,速度慢、遗漏率高,规模化时更是噩梦。Doczy.ai™ 把生成式 AI 搬上 AWS,把非结构化合同批量转成结构化洞察,让审批、合规、风控流程可以真正自动化。这篇文章拆解它的思路,并给出一个你可以直接改造的 AWS 合同解析最小原型。 合同智能...
2026-06-02
来源: cncf.io
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KubeCon + CloudNativeCon Europe 2025 在阿姆斯特丹期间,CNCF 组织了一场圆桌讨论,AWS 的 Ellis Tarn、Google Cloud 的 Allan Naim、Microsoft 的 Jorge Palma 等人坐在一起,聊了一个越来越硬的事实:云原生已经不只是容器和微服务的故事,它正在变成 AI 原生的...
2026-06-02
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MCP(Model Context Protocol)让 AI 助手能调用外部工具和数据源,但一个裸跑的 MCP 服务等于把内部 API 暴露给任何能发请求的客户端。Amazon Bedrock AgentCore Gateway 提供了托管 MCP 服务的能力,同时支持把 OAuth Authorization Code Flow 挂到入站侧——每个...