亚马逊 Prime 退款：在与联邦贸易委员会达成和解后，亚马逊将向客户返还数十亿美元。数以百万计的 Prime 会员因注册方式而收到退款。付款已于去年年底发送。一些客户本月将收到支票。 2026 年将为其他人开放新的索赔流程。亚马逊表示将继续为其会员进行创新。
OTT 本周发布（12 月 31 日至 1 月 6 日）：随着 2026 年的到来，我们正在经历所有主要流媒体平台的巨大娱乐增长。从备受期待的《怪奇物语》第 5 季大结局和《辐射》第 2 季第 3 集，到 Netflix 上的《Ekō 马拉雅拉姆语》电影等坚韧的地区惊悚片，2026 年新年观看列表充满了多样性。粉丝们可以期待一切，从亚米·高塔姆 (Yami Gautam) 的《哈克》(Haq) 等高风险法庭剧到《莫格利 2025》(Mowgli 2025) 中激烈的南印度动作戏，本周成为在线观看最新印度电影和网络连续剧的终极窗口。
Migrate MLflow tracking servers to Amazon SageMaker AI with serverless MLflow
本文向您展示如何将自我管理的 MLflow 跟踪服务器迁移到 MLflow 应用程序 - SageMaker AI 上的无服务器跟踪服务器，可根据需求自动扩展资源，同时免费消除服务器修补和存储管理任务。了解如何使用 MLflow 导出导入工具传输实验、运行、模型和其他 MLflow 资源，包括验证迁移是否成功的说明。
Build an AI-powered website assistant with Amazon Bedrock
本文演示了如何通过使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock 知识库构建人工智能驱动的网站助手来解决这一挑战。
Programmatically creating an IDP solution with Amazon Bedrock Data Automation
在本文中，我们将探讨如何以编程方式创建使用 Strands SDK、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Bedrock 知识库和 Bedrock Data Automation (BDA) 的 IDP 解决方案。该解决方案通过 Jupyter 笔记本提供，使用户能够上传多模式业务文档并使用 BDA 作为解析器提取见解，以检索相关块并增强对基础模型 (FM) 的提示。
Accelerate Enterprise AI Development using Weights & Biases and Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 的基础模型 (FM) 和新推出的 Amazon Bedrock AgentCore 以及 W&B Weave 来帮助构建、评估和监控企业 AI 解决方案。我们涵盖从跟踪单个 FM 调用到监控生产中复杂的代理工作流程的完整开发生命周期。
在这篇文章中，我们将探讨 AWS 和 Visa 如何合作，使用 Amazon Bedrock AgentCore 通过 Visa 智能商务来实现代理商务。我们展示了自主人工智能代理如何将碎片化的购物和旅行体验转变为无缝的端到端工作流程——从发现和比较到安全支付授权——所有这些都是由自然语言驱动的。
在这篇文章（三篇系列文章中的第一篇）中，我们重点介绍如何使用 Amazon Nova 通过生成式 AI 来简化和加速营销活动的创建。我们展示了哥伦比亚最大的银行之一 Bancolombia 如何尝试使用 Amazon Nova 模型为其营销活动生成视觉效果。
How dLocal automated compliance reviews using Amazon Quick Automate
在这篇文章中，我们将分享 dLocal 如何与 AWS 团队密切合作，帮助制定产品路线图、强化其作为行业创新者的角色，并为全球金融科技领域的卓越运营树立新的基准。
在这篇文章中，我们通过对亚马逊运营中心内的制造设备进行案例研究，展示了如何在 Amazon Bedrock 上使用基础模型 (FM) 实施预测性维护解决方案。该解决方案具有高度适应性，可以针对其他行业进行定制，包括石油和天然气、物流、制造和医疗保健。
Deploy Mistral AI’s Voxtral on Amazon SageMaker AI
在本文中，我们演示了使用 vLLM 和自带容器 (BYOC) 方法在 Amazon SageMaker AI 终端节点上托管 Voxtral 模型。 vLLM 是一个用于服务大型语言模型 (LLM) 的高性能库，具有分页注意力以改进内存管理和张量并行性，以便跨多个 GPU 分发模型。
Move Beyond Chain-of-Thought with Chain-of-Draft on Amazon Bedrock
本文探讨了 Chain-of-Draft (CoD)，这是 Zoom AI Research 论文 Chain of Draft: Thinking Faster by Write Less 中引入的一种创新提示技术，它彻底改变了模型处理推理任务的方式。虽然思维链 (CoT) 提示一直是增强模型推理的首选方法，但 CoD 提供了一种更有效的替代方案，反映了人类解决问题的模式——使用简洁、高信号的思维步骤，而不是冗长的解释。
今天，我们很高兴向您介绍 SageMaker Studio 的一项新功能：SOCI（Seekable Open Container Initiative）索引。 SOCI 支持容器镜像的延迟加载，即最初只下载镜像的必要部分，而不是整个容器。
Indonesia’s Derazona inducts new H160 into fleet
空中客车直升机公司向印度尼西亚Derazona直升机公司交付了首架H160，标志着下一代旋翼机进入该国以及更广泛的东南亚能源市场。 [...]
在本文中，您将了解 AgentCore 运行时上的双向流以及创建 WebSocket 实现的先决条件。您还将了解如何使用 Strands Agents 为语音代理实现双向流解决方案。
Tracking and managing assets used in AI development with Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们将探讨帮助组织跟踪和管理模型开发和部署生命周期的新功能和核心概念。我们将向您展示如何配置这些功能来训练具有自动端到端沿袭的模型，从数据集上传和版本控制到模型微调、评估和无缝端点部署。
Track machine learning experiments with MLflow on Amazon SageMaker using Snowflake integration
在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 集成为中央存储库来记录这些实验并提供统一的系统来监控其进度。
Applying data loading best practices for ML training with Amazon S3 clients
在这篇文章中，我们介绍了用于优化直接从 Amazon S3 通用存储桶读取数据的 ML 训练工作负载吞吐量的实用技术和建议。
