2026-05-22
来源：aws.amazon.com
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商业智能（BI）团队每天都在和海量数据打交道——查报表、写 SQL、解读趋势、回答业务方反复追问的"为什么"。传统 BI 工具把数据摆在你面前，但解读和行动仍然依赖人的经验。把 AI Agent 引入 BI 流程，不是让模型替你做决策，而是让它在数据检索、趋势归纳、异常定位这些重复性环节上提速，把人的注意力留在判断和决策上。 Amazon 最近推出了 ...
2026-05-22
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招聘流程里最耗时间的环节是什么？不是发 JD，不是安排日程，而是反复阅读大量简历、逐个提炼候选人亮点、再为每个人准备针对性的面试问题。这些工作机械但需要判断力，恰好是 AI 辅助的切入点。本文基于 AWS 官方给出的参考架构，拆解如何用 Amazon Bedrock 构建一个招聘助手——它能加速简历评估、生成个性化面试题、并为人类决策提供数据支撑。注意...
2026-05-21
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数据看板的搭建和运维一直是件体力活——选指标、配图表、调筛选器、写 SQL，每个环节都离不开人工介入。Amazon 近期推出的 Bedrock AgentCore + Strands Agents + QuickSight Quick Transforms 组合方案，试图把这条链路缩短到一句话：你用自然语言描述需求，Agent 自动完成看板的生成、数据...
2026-05-21
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用 OpenAI SDK 或 LangChain 调大模型，是很多团队的标准做法。问题在于：一旦想把模型迁到 AWS SageMaker AI 上托管，就得写 SigV4 签名、换客户端、改调用逻辑——迁移成本不小。今天 SageMaker AI 正式推出了 OpenAI-compatible API 支持，实时推理端点直接暴露 这类接口，OpenAI...
2026-05-21
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你做了一个发票识别模型，它返回"总金额：¥12,580"。数字看着合理，格式也没问题——但你怎么知道它真的从图片里读出来的，而不是"猜"的？ 文本评估器回答不了这个问题。它只能比对输出和参考答案的字符串相似度，无法判断模型输出是否忠实于源图像。这正是 Strands Evals 引入 MLLM-as-a-judge（多模态大模型做裁判）的原因：让评估器...
2026-05-21
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语音代理、实时字幕、呼叫中心分析、无障碍辅助工具——这些场景的共同底座是实时语音转文字（streaming speech-to-text）。用户一边说话，系统一边出结果，整条链路跑在一条持久连接上，延迟必须压到毫秒级。 传统推理模式在这里直接卡壳：请求-响应架构要求音频全部收齐后才开始推理，等一段 10 秒的录音传完再出结果，体验已经崩了。Amazon...
2026-05-20
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PyTorch Docathon 2026 刚落下帷幕，社区交出了 150+ 已合并 PR 的成绩单。一场围绕文档的冲刺活动，能吸引这么多人持续投入，本身就说明一件事——PyTorch 的文档痛点真实存在，而修复它的门槛比很多人想象的要低。 PyTorch 的 API 数量庞大，从 到 ，从 eager mode 到 TorchScript、torch...
2026-05-19
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语音 Agent 和文本 Agent 最大的区别不是"多了一个语音通道"，而是延迟容忍度完全不同。文本对话里 2 秒的等待用户觉得正常，语音对话里超过 500ms 的沉默就会让人怀疑对方是不是掉线了。Amazon Nova Sonic、Bedrock AgentCore 和 Strands BidiAgent 这套组合，本质上是在解决一个工程问题：怎么...
2026-05-19
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Kiro CLI 让你在终端里直接和 AI 代理对话，但默认的对话记忆有限——关掉终端，上下文就丢了。Amazon Bedrock AgentCore Memory 是一个全托管服务，能让 AI 代理跨会话保留信息，对话越用越"懂你"。问题在于：两者之间没有现成的桥梁。这篇文章讲的是如何写一个自定义 MCP（Model Context Protocol...
2026-05-19
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Amazon SageMaker Python SDK v3.8.0 带来了三项面向 Feature Store 的更新，直击特征工程管线里最拖节奏的环节：数据治理审批慢、表格式切换成本高、离线/在线同步配置繁琐。下面逐项拆解，并给出可以直接跑的代码。 过去往 Feature Store 写特征组，数据权限基本靠手动在 S3 和 Glue 上配 IAM...