2026-05-19
来源：aws.amazon.com
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模型能"说"要调用工具，但谁来真正执行代码、返回结果？Amazon Bedrock 近期推出的 Programmatic Tool Calling（PTC）把这个问题推到了开发者面前：你需要一个沙箱来安全地跑代码，再把输出喂回模型。选哪种沙箱方案，直接决定了你的控制粒度、运维成本和开发体验。 下面拆解三种实现方式——自建 ECS Docker 沙箱、B...
2026-05-19
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内容审核是每个上线产品都要面对的问题——用户生成的文本、图片、视频里，哪些该拦、哪些该放，标准往往模糊且频繁变动。传统方案靠关键词匹配或小模型分类，维护成本高、泛化能力差。Amazon Nova 2 Lite 把大语言模型的理解能力直接用在审核环节：你只需要把审核规则写进提示词，模型就能按你的定义做判断。 这篇文章拆解两种提示词写法——结构化与自由式，...
2026-05-19
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法律行业软件公司 Aderant 运维团队每天要跨六套不同供应商系统查信息、写文档：工单在 ServiceNow，知识库在 Confluence，代码在 GitHub，资产台账在另一套 CMDB……搜索一个问题的完整上下文，往往要手动跳转多个平台，耗时数分钟甚至更久。文档编写更是重复劳动——同样的变更记录，要在不同系统里各写一遍。 他们用 Amazon...
2026-05-19
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在 ARM64 服务器上部署 GPU 推理，过去最让人头疼的不是模型本身，而是装 PyTorch。官方 PyPI 上长期只有 CPU 版的 aarch64 wheel，想用 CUDA 就得去找第三方索引、手动拼 URL、甚至自己编译——一条 跑完，拿到的是个没 GPU 支持的空壳。PyTorch 2.11 把这件事彻底改了：CUDA-enabled 的...
2026-05-18
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企业内部最重的知识资产往往躺在 Confluence 里——项目文档、运维手册、决策记录，几百上千页，靠标题和标签翻找越来越像大海捞针。Amazon Q Business（下文简称 Q）提供了语义搜索和 Actions 机制，能把 Confluence 从"被动存档"变成"主动回答"。这篇文章走一遍完整接入流程：建知识库、配 Actions、用 Spa...
2026-05-18
来源：pytorch.org
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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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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...