2026-05-18
来源: pytorch.org
48
过去在 Mac 上做推理，要么老老实实跑 CPU，要么绕道转成 CoreML 模型——中间的格式转换和精度损失让人头疼。Apple 的 MLX 框架已经证明 M 系列芯片的 GPU 能跑出相当不错的推理速度，但 PyTorch 生态一直缺少一条直通路径。ExecuTorch MLX Delegate 的出现，把这条路铺通了：PyTorch 模型导出后，...
2026-05-18
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48
金融市场的 AI Agent 一旦上线，回答质量直接关系到交易决策和合规风险。Amazon Bedrock AgentCore 最近开放了自定义代码评估器（custom code-based evaluator）能力，让你可以用 Lambda 函数对 Agent 输出做细粒度、可编程的质检——不再只能依赖内置的通用指标。 这篇文章围绕一个金融市场情报 ...
2026-05-15
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当知识库接入 Amazon Q 后，所有被索引的文档都可能出现在聊天回答里。如果 S3 桶里同时存放了全员可见的规章制度和仅限高管查看的薪酬方案，不加权限过滤就等于把锁拆了。Amazon Q Business 的 S3 知识库支持文档级访问控制列表（ACL），让每条文档自带"谁能看"的标签，聊天和自动化工作流都会自动遵守这套规则。 Amazon Q 在...
2026-05-15
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传统 NLU 模型靠语料喂养意图，写几条样本句就指望模型猜出用户心思——结果往往是意图混淆、槽位漏抓、上线后疯狂补样本。Amazon Lex 推出的 Assisted NLU 改变了这条老路：通过意图和槽位的结构化描述，让模型在训练阶段就"读懂"每个意图的业务语义，而不是仅靠样本句做模式匹配。下面拆解具体做法。 Assisted NLU 的核心变化是—...
2026-05-15
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语音交互正在从"演示级玩具"走向"生产级产品"。过去搭一个实时语音 Agent，你要自己搞定 WebSocket 管理、音频流缓冲、VAD（语音活动检测）、TTS/STT 编排、断线重连……光基础设施就够写一个月。Stream 的 Vision Agents 开源框架把这套管线标准化了，再配上 Amazon Bedrock 上的 Nova 2 Soni...
2026-05-15
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过去在多账户 AWS 架构里做数据分析，最头疼的一件事就是：数据在账户 A 的 Athena 里，QuickSight 却部署在账户 B。要么把数据复制一份过来，要么给 VPC Peering / S3 跨账户访问开一堆权限——两种方案都费钱又费时。现在 Amazon QuickSight 正式支持了跨账户 Athena 访问，用 IAM 角色链打通两...
2026-05-15
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当 AI Agent 拿到浏览器权限，它可以去任何网站——这对企业来说是个不可接受的风险。Amazon Bedrock AgentCore 现在支持将 Chrome 企业策略注入浏览器会话，让你精确控制 Agent 能访问哪些域名、能否下载文件、是否允许执行 JavaScript。本文演示如何配置这些策略、通过会话录制验证策略生效，以及如何注入自定义根...
2026-05-14
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PyTorch 2.12 发布了。如果你日常用 做矩阵分解，这一版值得立刻升级——批量化的 （对称矩阵特征值分解）在 CUDA 上最高提速 100 倍。这不是微调，是质变。下面拆开看具体发生了什么，以及怎么在你的项目里用上它。 对单个对称矩阵做特征值分解，是量子化学、信号处理、PCA 等场景的核心算子。过去在 CUDA 上，如果你传入一批（batche...
2026-05-14
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金融文档是出了名的难啃——年报里表格嵌套、注释跨页、格式千差万别；招股书里术语密集、数据点散落各处。传统 OCR 能把像素变成文字，却分不清"净利润"和"归属于母公司股东的净利润"，更无法把第 87 页的附注和第 12 页的主表关联起来。这篇文章来看一条更务实的路径：用 Pulse AI 的文档理解能力做结构化抽取，再用 Amazon Bedrock ...
2026-05-14
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直播场景里加一个"能听懂观众说话、实时回应"的 AI 主持人，听起来很酷，落地却很疼：音频采集延迟、双向流同步、模型推理卡顿、WebRTC 信令协商复杂……一个环节掉链子，用户体验就崩。AWS 最近给出了一个组合方案——Amazon Nova 2 Sonic 负责语音理解与生成，Kinesis Video Streams WebRTC 负责低延迟双向传...