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机器学习

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 41
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...
# AI # AWS # 云平台
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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 26
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...
# AI # AWS # LLM
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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 40
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...
# AI # AWS # LLM
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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 21
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 ...
# AI # AWS # 云平台
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用 SageMaker Studio 无服务器定制微调 NVIDIA Nemotron 3

来源: aws.amazon.com 19
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...
# AI # AWS # 云平台
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用 Amazon SageMaker AI 把牙科 X 光质量检查推到拍摄现场

来源: aws.amazon.com 33
牙科 X 光片的质量问题，往往要到医生查看或后续流程中才暴露。此时患者可能已经离开拍摄位置，重新拍摄会增加等待时间、操作成本和不必要的辐射暴露。Henry Schein One 构建的 Image Verify 将 AI 质量验证前移到影像采集时：系统基于 Amazon SageMaker AI 实时评估 X 光片，并把结果反馈给现场人员。 这套系统在...
# AI # AWS # 云平台
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用 Stardog 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建无 ETL 的客户 360 语义层

来源: aws.amazon.com 38
企业数据很少整齐地待在一个系统里：客户主数据和交易记录可能位于 Amazon Aurora，分析结果、行为指标又沉淀在 Amazon Redshift。传统客户 360 项目通常先复制数据、统一字段，再交给应用查询；这篇方案展示了另一条路径：让 Stardog 在两个数据源之上提供统一语义层，再由运行在 Amazon Bedrock AgentCore...
# AI # AWS # Kubernetes
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用原生案件管理扩展 Amazon Quick Automate 智能体工作流

来源: aws.amazon.com 19
智能体工作流进入企业生产环境后，难点很快会从“模型能否完成任务”转向“任务由谁负责、处理到哪一步、异常如何恢复、何时需要人工介入”。Amazon Quick Automate 的原生案件管理把每项业务工作包装成可跟踪的 case，并将创建、处理、人工审核和解决串成完整生命周期，使自动化能够从单次演示扩展到持续运行的企业流程。 普通自动化常把一次输入直接...
# AI # AWS # LLM
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把 Unsloth 量化模型部署到 AWS：EC2、SageMaker、EKS 与 ECS 四种路径

来源: aws.amazon.com 40
模型完成量化，只解决了显存占用和推理成本的一部分问题。真正进入生产环境时，还要决定由谁管理实例、如何扩缩容、怎样接入现有容器平台，以及如何监控冷启动、显存和请求延迟。对于已经通过 Unsloth 量化的模型，可以根据团队现有基础设施，在 Amazon EC2、Amazon SageMaker AI 推理端点、Amazon EKS 和 Amazon EC...
# AI # AWS # Kubernetes
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用 Amazon Bedrock AgentCore 构建面向 SAP 长周期项目的多智能体平台

来源: aws.amazon.com 41
KTern.AI 从传统 SaaS 平台转向智能体 AI 平台时，面对的并不是简单地给产品接入一个大模型。SAP 转型项目往往持续数月甚至更久，涉及需求分析、流程设计、测试、迁移和上线等阶段。系统需要让多个专业智能体协同工作，同时保留持久上下文、限制工具权限，并达到企业生产环境要求的可靠性。 KTern.AI 选择 Amazon Bedrock Age...
# AI # AWS # LLM
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