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机器学习

让对话机器人更懂你：Amazon Lex Assisted NLU 实战指南

来源: aws.amazon.com 71
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—...
# AI # AWS # 云平台
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用 Stream Vision Agents 和 Amazon Nova 2 Sonic 搭建实时语音 Agent

来源: aws.amazon.com 62
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...
# AI # AWS # LLM
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跨账户查 Athena 数据：Amazon QuickSight 的 IAM 角色链实战

来源: aws.amazon.com 93
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...
# AI # AWS # 云平台
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用 Chrome 企业策略给 AI 浏览器 Agent 画一道"围栏"

来源: aws.amazon.com 60
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...
# AI # AWS # LLM
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PyTorch 2.12：批量 eigh 在 CUDA 上提速百倍，线性代数运算迎来质变

来源: pytorch.org 49
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...
# AI # PyTorch # 机器学习
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用 Pulse AI + Amazon Bedrock 搭建金融文档抽取与微调流水线

来源: aws.amazon.com 65
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 ...
# AI # AWS # 机器学习
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用 Amazon Nova Sonic + WebRTC 搭建实时语音交互直播应用

来源: aws.amazon.com 60
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...
# AI # AWS # 机器学习
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给 MCP 与 A2A 代理上锁：AWS × Cisco 如何解决企业 AI 代理的三大安全难题

来源: aws.amazon.com 52
当企业从"试用一个聊天机器人"走向"部署几十个协作代理"，安全问题的性质就变了。单个 LLM 调用泄露一段提示词，影响有限；但一群 MCP 工具服务器和 A2A 互联代理如果缺乏管控，一次越权调用就能横向扩散到整个业务流程。Cisco 与 AWS 的联合方案正是瞄准这个阶段——代理规模化部署时的可见性缺失、安全瓶颈和合规风险。 MCP（Model Co...
# AI # AWS # Go
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Unity Catalog 联动 SageMaker AI：跨服务治理下的 LLM 微调实战

来源: aws.amazon.com 55
大模型微调从来不只是"跑个训练脚本"的事。数据从哪来、谁有权访问、训练结果归谁管、血缘怎么追踪——这些问题在企业环境里往往比模型本身更棘手。Databricks Unity Catalog 和 Amazon SageMaker AI 各有强项：前者管数据治理与血缘，后者管训练编排与弹性算力。把它们串起来，就能在不动现有服务架构的前提下，把治理链条从数据...
# AI # AWS # Go
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让 Agent 真正能上网：Strands + Exa 搜索集成实战

来源: aws.amazon.com 67
大模型本身是个封闭的知识库——训练数据截止后发生的事，它一概不知。想让 Agent 处理"今天的热点""最新的库版本""竞品最新定价"这类任务，必须给它接上搜索引擎。Strands Agents SDK 最近加入了 Exa 搜索集成，两行配置就能让 Agent 拿到实时网页数据，本文走一遍完整搭建流程和实际用法。 普通搜索 API（比如某大厂的自建搜索...
# AI # AWS # LLM
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