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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...
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传统灾备防的是地震、断电这类"天灾"，底层逻辑是：基础设施是可信的，只要把数据从异地拉起来，业务就能跑。但勒索软件和恶意破坏是"人祸"——攻击者不仅加密数据，还会刻意污染你的备份、窃取你的高权凭证、在基础设施里植入后门。 网络韧性（Cyber resilience）的核心不是防，也不是查，而是：当备份、凭证和部分基础设施都不再可信时，如何把工作负载恢复...
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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...
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云上的性能瓶颈，往往不在 CPU 核数或内存大小本身，而在于计算、存储、网络三者之间的配合是否紧密。Azure 近期在 IaaS 层面推动的"系统级思路"，核心就是一句话：别把 VM、磁盘、虚拟网络当成独立零件采购，而是把它们当作一个整体系统来设计。 这对跑 AI 训练、云原生微服务、关键业务数据库的团队尤其重要——单资源再强，如果网络吞吐跟不上磁盘 ...
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今年5月中旬，美国网络安全与基础设施安全局（CISA）遭遇了一起堪称近年来最严重的政府数据泄露事件之一。一名 CISA 承包商在 GitHub 上维护了一个名为"Private-CISA"的公共代码仓库，其中暴露了多个具有极高权限的 AWS GovCloud 账户凭证以及大量 CISA 内部系统的访问密钥。仓库名虽带"Private"，实际却是公开可访...
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过去要让 Azure Files SMB 共享支持身份认证，你得先把本地 Active Directory 同步到云端——要么用 Azure AD Connect 做混合身份，要么单独注册域控制器。对于完全云原生的团队来说，这套依赖就像为了开一扇门先盖一整栋楼。现在 Azure Files SMB 正式 GA 了 Entra-Only identiti...
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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...
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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...
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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...
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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...