菜单
API、部署、工作流、代码教程与踩坑记录
组织在构建生成式 AI应用时，通常以相同方式比较模型：每百万 token多少美元。这是每个定价页面上都有的数字，因此也成为每个电子表格中的数字。但生产工作负载并不购买 token。它们购买的是结果：一张已解决的客户支持工单、一份已完成的研究简报、一份正确的财务摘要。在定价页面与结果之间，存在标价忽略
随着客户通过 ChatGPT、Claude等 AI主机交互数字服务，组织需要让服务在这些应用中可访问，并提供不止纯文本的丰富 UI，同时避免绑定单一主机。MCP Apps和 Amazon Bedrock AgentCore可提供该能力。MCP Apps扩展 Model Context Protoco
在构建基于大型语言模型（LLM）的应用时，发送给模型的提示通常包含固定部分和可变部分：固定部分设定上下文，如指令、参考文档和对话历史；可变部分包含实际用户输入。以客服机器人为例，每个请求都以相同文本块开头。 Amazon SageMaker Inference为实时端点提供三种路由策略：RANDOM
Amazon 宣布为 Amazon SageMaker Inference on HyperPod 推出模型缓存（model caching）功能，用于减少大语言模型（LLM）推理部署的冷启动时间。 按照官方博客的说明，在 Amazon SageMaker HyperPod 上部署 LLM 进行推理
亚马逊云科技（AWS）宣布，TwelveLabs 的 Marengo Embed 3.0 已作为嵌入模型（embedding model）在 Amazon Bedrock Knowledge Bases 中正式可用（general availability）。 AWS 指出，视频和媒体资产目前在很大
亚马逊云科技（AWS）宣布，Amazon Quick现已在桌面端正式可用（generally available），支持 macOS与 Windows。其移动端 iOS和 Android新增活动流（activity feed），将电子邮件、日历、CRM和消息整合为优先级视图。Amazon Quick
使用 Amazon Quick Automate构建端到端的 Request for Information（RFI）问卷工作流，可解决组织在各种规模下都会遇到的挑战。典型企业每年可能处理数百份 RFI问卷，每份问卷都以复杂的多选项卡工作簿形式出现，其中包含层级化问题集、分类元数据和多种响应类型。这
如今软件开发领域不断冒出新词汇，这是 AI 工具持续引入的结果，难免让人应接不暇。其中一些词汇描述了人们新近采用的有用模式，另一些只是给早已存在的事物套上了花哨名字，还有一些仍在被实时定义之中。 在 GitHub Podcast 最新一期节目中，Marlene Mhangami、GPS 与主持人一起
过去，小型功能请求最昂贵的部分通常是编写代码；现在，它常常是讨论是否要编写代码的会议。工程师很早就知道，多数“小请求”并不小：需要测试、发布计划、边界情况，以及上线后有人负责其行为。一个两小时的改动如果触及系统错误的部分，可能变成两周的分心。 对某类改动，编写第一版代码不再是昂贵步骤。文章以在设置页