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机器学习

用测试套件与 CLI 将 Amazon Nova Act 智能 QA 接入回归测试流水线

来源: aws.amazon.com 41
单个智能测试能够验证一条用户路径,但软件交付真正棘手的部分,是在每次合并、发布和环境变更后稳定地重跑整批回归用例。QA Studio 在 Amazon Nova Act 智能测试能力之上,引入测试套件与命令行接口:前者负责组织和并行执行测试,后者把这些测试带入 CI/CD 流水线。 回归测试不能只是把几十条命令顺序执行一遍。团队通常需要同时处理三类问题...

用 Amazon Nova Act 扩展 UX 测试:从文档生成场景到并行执行用户流程

来源: aws.amazon.com 46
传统端到端测试擅长验证确定性的页面行为,却很难覆盖大量接近真实用户表达的操作路径。Amazon Nova Act 提供了另一种思路:让生成式 AI 从产品文档中提取测试意图,再利用智能导航能力执行用户流程,最后把运行轨迹转化为可定位、可排序的问题。真正重要的变化不只是“用自然语言操作浏览器”,而是让 UX 测试可以并行扩展。 一条传统 UI 自动化脚本...

从 PoC 到生产:用 Amazon Bedrock 扩展医疗内容审核系统

来源: aws.amazon.com 55
Flo Health 的工程团队将 AWS 生成式 AI 创新中心交付的概念验证,推进为基于 Amazon Bedrock 的生产级医疗内容审核与生成系统。真正困难的部分并不是让大模型“读懂一篇文章”,而是把模型接入可追踪、可评估、可降级,并且始终保留医学专家最终决定权的工程流程。 概念验证通常关注几个直接问题:模型能否发现内容中的医学风险,能否给出修...

在 AWS 上构建符合 HIPAA 要求的 AI 语音预约系统:Nova 2 Sonic、Bedrock Guardrails 与隐私边界

来源: aws.amazon.com 37
医疗预约看似只是“找一个空闲时间”,实际却涉及患者身份、就诊原因、医生排班和联系方式等受保护健康信息(PHI)。ScienceSoft 的方案把 Amazon Nova 2 Sonic 与 Amazon Bedrock Guardrails 结合起来,让语音代理能够处理预约对话,同时把隐私保护、负责任 AI 和 HIPAA 合规要求放进同一条工作流。 ...

GPT-5.6 Sol、Terra 与 Luna 登陆 Amazon Bedrock:如何选型并接入生产系统

来源: aws.amazon.com 47
OpenAI 的 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 现已在 Amazon Bedrock 正式可用。这意味着 AWS 用户可以通过 Bedrock 的推理基础设施使用这一模型家族,并沿用云平台提供的安全、可靠性与运维能力。对开发团队而言,真正需要解决的问题不是“多了三个模型名称”,而是如何确认区域与模型标识、建立统一调用层,并用数据决定...

把 AI 当作认知无障碍工具:为神经多样性工作者搭建执行功能支架

来源: aws.amazon.com 53
对一些神经多样性工作者来说,真正消耗精力的未必是专业任务本身,而是启动任务、拆分步骤、判断优先级、切换上下文,以及把零散想法整理成别人能理解的文字。此时,AI 不是锦上添花的效率工具,而是一种认知无障碍支持。 来源文章介绍了一套建立在 Amazon Quick 桌面端之上的日常系统。它利用 AI 桌面与 Web 助手补偿执行功能上的缺口,把模糊、混乱或...

从单点原型到六款产品:Bluesight 如何构建统一的医疗合规 AI 智能体

来源: aws.amazon.com 38
Bluesight 的实践展示了一条典型但并不轻松的企业 AI 演进路径:团队没有停留在单一产品中的 AI 原型,而是借助两次 AWS 合作和 Amazon Bedrock AgentCore,将能力扩展为统一的智能体方案 Prism,覆盖六款医疗合规产品。面向 ControlCheck 的 Prism Assistant 已于 2026 年 5 月发...

用 OBO 令牌交换为多租户 Bedrock AgentCore 智能体建立纵深授权

来源: aws.amazon.com 54
多租户智能体一旦开始调用企业 API,仅验证“请求来自某个已登录用户”就不够了。系统还需要回答三个问题:用户属于哪个租户、智能体是否可以代表该用户调用目标服务,以及这枚令牌是否只能交给指定 API 使用。 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 的 on-behalf-of(OBO,代表用户)令牌交换把这些问题落到可执行的授权...

SageMaker AI Studio 推出生成式 AI 推理推荐界面:从基准测试到一键部署

来源: aws.amazon.com 33
生成式 AI 模型能否稳定上线,往往不取决于一次调用是否成功,而取决于实例类型、并发量、延迟和成本能否形成可接受的组合。Amazon SageMaker AI Studio 新增了面向生成式 AI 推理推荐的可视化界面,把原本需要通过 API 配置参数、读取原始基准测试结果的流程,变成由用例预设、图表比较和一键部署串联起来的低代码体验。 已有 API ...

用 SageMaker Studio 无服务器定制微调 NVIDIA Nemotron 3

来源: aws.amazon.com 32
NVIDIA Nemotron 3 的定制不再意味着团队必须先搭建训练集群、编写分布式启动脚本,再长期维护 GPU 基础设施。Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制把更多资源调度工作交给平台,让开发者可以在 SageMaker Studio 中围绕数据集、微调策略和评估结果推进实验。真正需要工程团队把握的,是模型架构适配、训练数据质...