Automate bulk image editing with Crop.photo and Amazon Rekognition
在本文中，我们将探讨 Crop.photo 如何使用 Amazon Rekognition 提供复杂的图像分析，从而实现对大量图像的自动精确编辑。这种集成简化了客户的图像编辑流程，提供了速度和准确性，这在快节奏的电子商务和体育环境中至关重要。
Revolutionizing business processes with Amazon Bedrock and Appian’s generative AI skills
AWS 和 Appian 的合作标志着业务流程自动化的重大进步。通过利用 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 模型的强大功能，Appian 使企业能够优化和自动化流程，从而提高效率和效力。这篇博文将介绍 Appian AI 技能如何将自动化融入组织的关键任务流程，以提高卓越运营、降低成本并构建可扩展的解决方案。
Governing the ML lifecycle at scale, Part 4: Scaling MLOps with security and governance controls
这篇文章提供了设置多账户 ML 平台关键组件的详细步骤。这包括配置 ML 共享服务账户，该账户管理中央模板、模型注册表和部署管道；从中央服务目录共享 ML Admin 和 SageMaker 项目组合；以及设置单独的 ML 开发账户，数据科学家可以在其中构建和训练模型。
Accelerate your Amazon Q implementation: starter kits for SMBs
入门套件是完整的可部署解决方案，可解决常见的可重复业务问题。它们根据最佳实践部署构成解决方案的服务，帮助您优化成本并熟悉这些类型的架构模式，而无需在培训方面进行大量投资。在这篇文章中，我们展示了 Amazon Q Business 的入门套件。如果您有一个文档存储库，需要将其快速转换为知识库，或者只是想测试 Amazon Q Business 的功能而又不需要在控制台上投入大量时间，那么此解决方案非常适合您。
Building the future of construction analytics: CONXAI’s AI inference on Amazon EKS
CONXAI Technology GmbH 正在率先为建筑、工程和施工 (AEC) 行业开发先进的 AI 平台。在这篇文章中，我们深入探讨了 CONXAI 如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、KServe 和 NVIDIA Triton 在 AWS 上托管最先进的 OneFormer 细分模型。
How Untold Studios empowers artists with an AI assistant built on Amazon Bedrock
Untold Studios 是一家技术驱动的领先创意工作室，专门从事高端视觉效果和动画。 这篇文章详细介绍了我们如何使用 Amazon Bedrock 创建 AI 助手 (Untold Assistant)，通过直接集成到他们现有 Slack 工作流程中的自然语言界面，为艺术家提供了一种直接访问我们内部资源的方法。
Protect your DeepSeek model deployments with Amazon Bedrock Guardrails
本博客文章提供了使用 Amazon Bedrock Guardrails 为 DeepSeek-R1 和其他开放权重模型实施强大安全保护的全面指南。通过遵循本指南，您将学习如何使用 DeepSeek 模型的高级功能，同时保持强大的安全控制并促进合乎道德的 AI 实践。
Fine-tune and host SDXL models cost-effectively with AWS Inferentia2
随着技术的不断发展，新的模型不断涌现，提供更高的质量、更大的灵活性和更快的图像生成功能。StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 就是这样一种突破性的模型，它将文本到图像的生成 AI 技术推向了前所未有的高度。在这篇文章中，我们演示了如何使用 SageMaker Studio 有效地微调 SDXL 模型。我们展示了如何准备经过微调的模型以在由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例上运行，从而为您的推理工作负载带来卓越的性价比。
How Aetion is using generative AI and Amazon Bedrock to translate scientific intent to results
Aetion 是生物制药、付款人和监管机构的决策级真实世界证据软件的领先提供商。在这篇文章中，我们回顾了 Aetion 如何使用 Amazon Bedrock 帮助简化分析过程以生成决策级真实世界证据，并使没有数据科学专业知识的用户能够与复杂的真实世界数据集进行交互。
这篇文章讨论了 Trellix 对 Amazon Nova 基础模型的采用和评估，Trellix 是一家领先的公司，为全球 53,000 多家客户提供网络安全领域最广泛的 AI 驱动平台。
在本文中，我们展示了 OfferUp 如何使用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 OpenSearch Service 转变其基础搜索架构，从而显著提高用户参与度、提高搜索质量并为用户提供使用文本和图像进行搜索的能力。OfferUp 选择 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon OpenSearch Service 是因为它们具有完全托管的功能，能够开发出具有高准确度的强大多模态搜索解决方案，并加快搜索和推荐用例的上市时间。
有一致的客户反馈，当用户可以在他们日常使用的生产力工具中与 AI 助手交互时，AI 助手是最有用的，以避免切换应用程序和上下文。 Amazon Q Business 和 Slack 等 Web 应用程序已成为现代 AI 助手部署的必备环境。本文探讨了多样化的界面如何增强用户交互、提高可访问性并满足不同的偏好。
本文介绍的解决方案展示了一种强大的模式，可在保持人工监督的同时加速视频和音频审核工作流程。通过将 Amazon Bedrock 中的 AI 模型的强大功能与人类专业知识相结合，您可以创建不仅能提高生产力，还能在重要决策过程中保持人类判断这一关键要素的工具。
Boost team innovation, productivity, and knowledge sharing with Amazon Q Apps
在本文中，我们展示了 Amazon Q Apps 如何帮助最大限度地发挥现有知识资源的价值，并提高从财务到 DevOps 再到支持工程师等各个团队的生产力。我们分享了生成式 AI 助手如何实现相关信息的展示、复杂主题的提炼、自定义内容的生成和工作流的具体示例，同时保持强大的安全性和数据治理控制。
How Travelers Insurance classified emails with Amazon Bedrock and prompt engineering
在本文中，我们讨论了 FM 如何通过快速工程可靠地自动对保险服务电子邮件进行分类。当将问题表述为分类任务时，FM 可以在生产环境中表现良好，同时保持可扩展性以扩展到其他任务并快速启动和运行。所有实验均使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic 的 Claude 模型进行。
Accelerate digital pathology slide annotation workflows on AWS using H-optimus-0
在本文中，我们展示了如何使用 H-optimus-0 执行两个常见的数字病理学任务：用于详细组织检查的补丁级分析和用于更广泛诊断评估的幻灯片级分析。通过实际示例，我们向您展示了如何在优化计算资源的同时将此 FM 适应这些特定用例。
DeepSeek-R1 model now available in Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart
DeepSeek-R1 是一种先进的大型语言模型，它结合了强化学习、思维链推理和混合专家架构，通过 Amazon Bedrock Guardrails 集成提供高效、可解释的响应，同时保持安全性。
在本文中，我们将回顾 Aetion 的智能子组解释器如何让用户使用自然语言查询与智能子组进行交互。在 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 3 大型语言模型 (LLM) 的支持下，解释器可以回答用户以对话语言表达的有关患者子组的问题，并提供见解以生成进一步的假设和证据。
