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#开源/仓库

今日 0 条
11月2日周一
11月1日周日
  1. AWS Machine Learning Blog35

    Amazon Bedrock 成本管理指南:FinOps 和平台团队操作手册

    Amazon Bedrock 成本管理强调应用构建团队和云支出责任团队的共同责任。本文提供五步操作手册,包括成本归属、请求观察、预算控制、平台默认优化和审查周期,帮助FinOps和平台团队有效管理成本。通过细粒度成本归属、用户会话管理和预算控制,实现成本透明度和优化。

10月31日周六
  1. Microsoft Research70

    微软从合成企业数据评估到真实 Microsoft Copilot AI 信心

    微软发布了行业评估数据生成平台,用于评估 Microsoft Copilot AI 的性能和安全性,该平台基于公开数据生成合成企业环境,并自动生成评估数据。

    推荐理由:微软通过构建行业评估数据生成平台,为 Microsoft Copilot AI 的评估提供了标准化基准,有助于提升企业对 AI 系统的信任。

10月30日周五
  1. AWS Machine Learning Blog35

    AWS Batch支持Amazon SageMaker训练作业的资源配额管理

    AWS Batch推出支持Amazon SageMaker训练作业的新功能,允许用户通过AWS Batch的排队、调度和重试功能管理机器学习训练工作负载,无需自行构建基础设施。管理员可以使用配额管理功能将计算能力划分为配额份额,并使用可配置的资源共享策略,以最大化GPU利用率并确保每个团队在关键时刻获得相应的资源。

  2. AWS Machine Learning Blog35

    Kiro:构建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎

    Kiro,一款集成了AI的IDE,可帮助开发者将PHP应用程序迁移到Java,提高类型安全性和可扩展性。该工具采用可重复的工作流程,包括一个可重用的引擎和八个阶段的工作流程,确保Java端口的正确性。Kiro支持两种运行方式:交互式和自动化,适用于单个应用程序或大规模迁移。

  3. AWS Machine Learning Blog20

    英国亚马逊快速用户组2026年发展回顾

    英国亚马逊快速用户组在2026年举办了三次季度会议,吸引了超过150名参与者。用户组通过实际操作和经验分享,使用亚马逊快速工具解决数据混乱问题,提高决策速度和满意度。会议内容包括构建自定义聊天代理、使用亚马逊快速桌面、开发Web应用程序等。用户们分享了如何利用亚马逊快速工具改善数据驱动文化,提高决策效率。

10月29日周四
10月27日周二
10月24日周六
  1. AWS Machine Learning Blog30

    Amazon QuickSight 层地图支持 GeoJSON 绘制点和路线

    Amazon QuickSight 层地图新增支持 GeoJSON 格式绘制点和路线,包括点地图、填充地图和层地图,帮助企业分析地理位置相关数据,如区域表现和客户集中度。GeoJSON 文件描述几何形状,QuickSight 数据集提供指标和维度,通过共享键连接两者。支持点(标记具体位置)和线字符串(追踪位置间路线)两种几何类型。

10月23日周五
  1. AWS Machine Learning Blog35

    Rescale 利用 Strands Agents 和 AI-DLC 构建智能分类代理

    Rescale 使用 AWS 的 AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) 框架,在五天内从问题定义到部署,并在几周内投入生产,构建了一个智能分类代理,以自动化分类和路由每晚的端到端测试失败。该代理使用 Claude Opus 4.8 进行分类,并通过 Model Context Protocol (MCP) 查询日志,生成结构化的修复报告。

10月22日周四
  1. AWS Machine Learning Blog30

    如何利用 Amazon Quick 连接美国饥饿组织的数据和领导者

    美国饥饿组织利用 Amazon Quick 直接探索组织数据,通过共享定义和财务信息,提高决策效率。Quick Spaces 功能帮助领导团队共同管理组织,通过共享 KPI 定义和财务文档,实现更高效的协作。组织已为 17 位同事提供 Quick 访问权限,CEO 主要使用 Quick 的聊天和 Spaces 功能。

10月21日周三
  1. AWS Machine Learning Blog40

    AWS Agent Registry:运行时发现工具,提升企业软件效率

    AWS Agent Registry 是一款用于管理、发现 Model Context Protocol (MCP) 服务器、智能体和智能体技能的托管服务。它允许智能体在运行时发现相关工具,从而提高企业软件的效率。通过语义搜索,智能体可以找到经过注册和批准的记录,并使用返回的端点和描述内容构建客户端。这种运行时发现的方式避免了硬编码工具,减少了代码更改和重新部署的需求。

10月20日周二
  1. AWS Machine Learning Blog40

    vLLM 推式 KV 转移优化:提升 TTFT 和 TPOT 性能

    vLLM 作为开源的大语言模型推理和部署引擎,通过引入推式 KV 转移机制,有效降低了 TTFT(首次输出时间)和 TPOT(每输出 token 时间),在 Amazon EC2 P5en 实例上,相较于拉式模式,TTFT 提升了 3 倍,TPOT 提升了 30%。该优化通过在预填充实例和解析实例之间直接传输 KV 块,避免了序列化,从而提高了资源利用率和吞吐量。

10月17日周六
10月16日周五
  1. Microsoft Research70

    Magnetar:基于证明的通用计算

    微软研究团队开发的零知识证明虚拟机 Magnetar,在效率、通用性和安全性方面取得了重大进展,有望推动可验证计算的发展。

    推荐理由:Magnetar 是微软研究团队开发的零知识证明虚拟机,在效率、通用性和安全性方面取得了重大进展,有望推动可验证计算的发展。

10月15日周四
  1. NVIDIA Blog45

    NVIDIA 通过开放学习资源、合作和计算资源扩大对欧洲科学界的先进技术访问权限

    NVIDIA 加入欧洲委员会的 AI in Science Enablers Initiative,提供加速工具、模型和平台访问、计算和云资源、数据、科学资源、技能培训和技术支持、合作项目和试点,以及为研究人员和人才提供支持。

    推荐理由:NVIDIA 通过开放学习资源、合作和计算资源,扩大了其对欧洲科学界的先进技术访问权限,读者可以关注其对欧洲科研社区的影响。