Create a private workforce on Amazon SageMaker Ground Truth with the AWS CDK
在这篇文章中，我们提供了一个完整的解决方案，用于使用AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）在Amazon Sagemaker AI上编程创建私人劳动力，包括设置专用，完整配置的Amazon Cognito用户池。
TII Falcon-H1 models now available on Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布，在亚马逊基岩市场和亚马逊萨金人的Amazon Sagemaker Jumpstart上，技术创新研究所（TII）的Falcon-H1车型的可用性。通过此次发布，开发人员和数据科学家现在可以在AWS上使用六种指令调节的Falcon-H1型号（0.5b，1.5b，1.5b，1.5b，3b，7b和34b），并可以访问一系列混合体系结构，这些模型将传统注意力机制与州空间模型（SSMS）相结合，以提供具有非精致效率的效率。
Oldcastle accelerates document processing with Amazon Bedrock
这篇文章探讨了Oldcastle与AWS合作的方式，使用Amazon Bedrock与Amazon swarktract一起改变了他们的文档处理工作流程。我们讨论了Oldcastle如何克服了他们以前的OCR解决方案的局限性，以自动处理每月数十万个POD文档的处理，从而大大提高准确性，同时减少手动努力。
在这篇文章中，我们探讨了伦敦证券交易所集团（LSEG）如何使用亚马逊基岩和Anthropic的Claude Foundation模型来建立一个自动化系统，从而显着提高了市场监视操作的效率和准确性。
Build trustworthy AI agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability
在这篇文章中，我们将带您浏览Amazon Bedrock代理商运行时托管的两个代理商以及在其他服务上托管的代理商，例如Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2），Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS），AWS Lambda或其他云提供者。我们还分享了整个开发生命周期中可观察性的最佳实践。
Powering innovation at scale: How AWS is tackling AI infrastructure challenges
随着生成性AI的发展继续改变企业的运作方式并开发净创新，基础设施对培训和部署AI模型的需求已成倍增长。传统的基础设施方法正在努力与当今的计算要求，网络需求以及现代AI工作负载的弹性需求保持同步。在AWS，我们还看到了整个技术的转变[…]
Accelerate your model training with managed tiered checkpointing on Amazon SageMaker HyperPod
AWS宣布在亚马逊Sagemaker Hyperpod中宣布了托管分层的检查点，这是一种专门建立的基础架构，可扩展和加速成千上万个AI加速器的生成AI模型开发。托管分层检查点使用CPU内存进行高性能检查点存储，并在相邻计算节点上自动数据复制，以增强可靠性。在这篇文章中，我们深入研究了这些概念，并了解如何使用托管分层检查点功能。
Maximize HyperPod Cluster utilization with HyperPod task governance fine-grained quota allocation
我们很高兴地宣布高元素和内存配额分配的一般可用性，并宣布高架任务治理。借助此功能，客户可以优化Amazon弹性Kubernetes服务（Amazon EKS）上的Amazon Sagemaker HyperPod群集利用，分发公平用法，并支持不同团队或项目之间的有效资源分配。有关更多信息，请参见HyperPod Task Task Ponsectance […]
这篇文章演示了如何使用Strands代理快速构建复杂的AI代理，用Amazon Bedrock Agent可靠地扩展它们，并使它们可以通过Librechat熟悉的界面访问，以推动整个机构的立即采用。
SKAI（以前为Kenshoo）是AI驱动的全渠道广告和分析平台，旨在为品牌和代理机构设计，跨搜索，社交，零售媒体市场和其他单个接口中的其他“零售媒体市场和其他“墙壁”媒体市场和其他“ Walled-Garden”频道）。在这篇文章中，我们分享了SKAI如何使用亚马逊基石代理来改善数据访问和分析并改善客户见解。
The power of AI in driving personalized product discovery at Snoonu
在这篇文章中，我们分享了中东领先的电子商务平台Snoonu如何使用AI驱动的个性化改变了他们的产品发现体验。在这篇文章中，我们分享了中东领先的电子商务平台Snoonu如何使用AI驱动的个性化改变了他们的产品发现体验。
Accelerating HPC and AI research in universities with Amazon SageMaker HyperPod
style="text-indent: 2em; "In this post, we demonstrate how a research university implemented SageMaker HyperPod to accelerate AI research by using dynamic SLURM partitions, fine-grained GPU resource management, budget-aware compute cost tracking, and multi-login node load balancing—all integrated seamlessly into the SageMake
Build character consistent storyboards using Amazon Nova in Amazon Bedrock – Part 1
故事板的艺术是现代内容创作的基石，通过电影制作，动画，广告和UX设计编织了其重要作用。尽管传统上，创作者一直依靠手绘顺序插图来绘制其叙述，但当今的AI基础模型（FMS）正在改变这一景观。像亚马逊nova帆布和亚马逊nova卷轴这样的FMS提供[…]
Authenticate Amazon Q Business data accessors using a trusted token issuer
在这篇文章中，我们展示了如何实现Amazon Q数据配件的TTI身份验证。我们介绍了ISV和企业的设置过程，并演示了TTI身份验证如何在维护安全标准的同时简化用户体验。
Unlocking the future of professional services: How Proofpoint uses Amazon Q Business
证明点已通过集成了一个完全管理的，生成的AI助理助手来重新定义其专业服务，您可以配置以根据您的企业数据来回答问题，提供摘要，生成内容和完成任务。在这篇文章中，我们探讨了Amazon Q业务如何改变ProofPoint的专业服务，详细介绍其部署，功能和未来的路线图。
Enhancing LLM accuracy with Coveo Passage Retrieval on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了如何将Coveo的通过API部署为Amazon Bedrock Adent Action Group，以提高响应精度，因此Coveo用户可以使用其当前的索引来快速在其组织中迅速部署新的生成体验。
Train and deploy models on Amazon SageMaker HyperPod using the new HyperPod CLI and SDK
在这篇文章中，我们演示了如何使用新的Amazon Sagemaker HyperPod CLI和SDK来简化通过使用完全碎片数据并行的分布式培训（FSDP）（FSDP）和模型部署进行推理的分布式培训训练和部署大型AI模型的过程。这些工具通过直接命令提供了简化的工作流程，以实现常见任务，同时通过SDK为更复杂的要求提供灵活的开发选项，以及全面的可观察性功能和准备生产的部署功能。
Natural language-based database analytics with Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了自然语言数据库分析如何通过大型语言模型（LLM）代理的力量与组织互动的方式彻底改变组织的方式。长期以来，与数据库的自然语言接口一直是数据管理的目标。代理通过将复杂的查询分解为明确的，可验证的推理步骤，并通过验证循环启用自我纠正来增强数据库分析，这些循环可以捕获错误，分析故障和完善查询，直到它们准确地匹配用户意图和架构要求。
