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印度有望在 2027 财年实现 GDP 4 万亿美元大关:CEA Nageswaran

India on track for $4 trillion GDP mark by FY27: CEA Nageswaran

基准年修订改变了财政赤字率

如果不进行结构性改革,牛奶需求增长可能会超过生产率:Heritage Foods

Milk demand growth may outpace productivity without structural reforms: Heritage Foods

Heritage Foods 执行董事呼吁提高每只动物的产量并加强兽医基础设施

Pure Storage 更名为 Everpure

Pure Storage становится Everpure

该公司宣布收购初创公司 1touch 并制定专注于智能数据管理的新战略。

在 Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock 上使用 vLLM 高效地服务数十个微调模型

Efficiently serve dozens of fine-tuned models with vLLM on Amazon SageMaker AI and Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们将解释如何在 vLLM 中为专家混合 (MoE) 模型实现多 LoRA 推理,描述我们执行的内核级优化,并向您展示如何从这项工作中受益。我们在这篇文章中使用 GPT-OSS 20B 作为我们的主要示例。

在 Amazon SageMaker 训练作业上使用 veRL 和 Ray 训练 CodeFu-7B

Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs

在这篇文章中,我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B(一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型),veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库,可直接扩展各种 RL 算法,并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程,涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性,展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。

ManageEngine 用户会议班加罗尔 – 2026 年愿景、人工智能聚焦和领导力交流

ManageEngine User Conference Bengaluru – Vision 2026, AI Focus & Leadership Connect

来自 ManageEngine Bengaluru 的 AI、领导力见解和 Vision 2026。ManageEngine Bengaluru 用户大会后 – Vision 2026、AI Focus 和 Leadership Connect 首先出现在 Spritle 软件上。

全陆军士兵在“Vantage Edge”中展开竞争,重新设计陆军数据的未来

Soldiers across the Army compete in 'Vantage Edge' to redesign the future of Army data

华盛顿——上周,来自陆军各部门的 200 多名士兵、平民和技术专家齐聚一堂,共同参与 Vantage Edge,这是一个史无前例的社区...

Amazon SageMaker AI 2025 年回顾,第 2 部分:提高 SageMaker AI 模型自定义和托管的可观测性并增强功能

Amazon SageMaker AI in 2025, a year in review part 2: Improved observability and enhanced features for SageMaker AI model customization and hosting

2025 年,Amazon SageMaker AI 进行了多项改进,旨在帮助您训练、调整和托管生成型 AI 工作负载。在本系列的第 1 部分中,我们讨论了灵活的培训计划和对推理组件的性价比改进。在这篇文章中,我们讨论可观察性、模型定制和模型托管方面的增强功能。这些改进有助于在 SageMaker AI 上托管全新类别的客户用例。

使用 Amazon SageMaker HyperPod 加速 Hexagon 的 AI 模型生产

Accelerating AI model production at Hexagon with Amazon SageMaker HyperPod

在这篇博文中,我们演示了 Hexagon 如何与 Amazon Web Services 合作,通过使用 Amazon SageMaker HyperPod 的模型训练基础设施预训练最先进的分割模型来扩展其 AI 模型生产。

Sonrai 如何使用 Amazon SageMaker AI 加速精准医学试验

How Sonrai uses Amazon SageMaker AI to accelerate precision medicine trials

在这篇文章中,我们探讨了生命科学 AI 公司 Sonrai 如何与 AWS 合作,使用 Amazon SageMaker AI 构建强大的 MLOps 框架,以应对这些挑战,同时保持受监管环境中所需的可追溯性和可重复性。

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B MoE 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B MoE model is now available in Amazon SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布,具有 3B 活动参数的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 模型目录中全面上市。您可以利用 Amazon Web Services (AWS) 上的 Nemotron 3 Nano 加速创新并提供切实的业务价值,而无需管理模型部署的复杂性。您可以使用 SageMaker JumpStart 提供的托管部署功能,通过 Nemotron 功能为您的生成式 AI 应用程序提供支持。

新的 CPI 系列将改善制定货币、财政政策的基础:CEA Nageswaran

New CPI series to improve basis for formulating monetary, fiscal policies: CEA Nageswaran

首席经济顾问 V Anantha Nageswaran 周四表示,新的消费者价格指数 (CPI) 系列将提高用于货币和财政政策决策的数据质量。国家统计局发布了以2024年=100为基数的CPI,更新了篮子,纳入更多商品和服务,同时剔除不再广泛消费的商品。

AI Fans Image App 定价明细及功能摘要

AI Fans Image App Pricing Breakdown and Feature Summary

AI Fans Image Generator依靠AI将文字描述高速转化为视觉效果。它支持创造性探索、个人项目和测试新的艺术主题。该界面提供了一种将想法可视化的简单方法。 AI Fans具有多种配置选择和广泛的输出能力,适合不同技术能力的个人使用。了解 AI 粉丝如何操作 AI 粉丝根据书面描述应用 AI 方法来转换图像。它的系统检查上下文、风格方向和特定元素,使用其学习的模型来创建预期的输出。提供照片或视频后,人工智能执行转换 [...]

Bagenstos 和 Kuranz 将在总统研讨会上获得 2025 年公众参与奖

Bagenstos and Kuranz to receive 2025 public engagement awards at president’s symposium

密歇根大学教授 Samuel Bagenstos 和 Carolyn Kuranz 荣获 2025 年公众参与总统奖。

Fayzpix Image Maker 应用程序评论:定价结构和关键功能

Fayzpix Image Maker App Review: Pricing Structure and Key Capabilities

Fayzpix 图像生成器使用 AI 来获取文本指令,并通过几个简单的步骤生成高质量的图像。无需依赖专业的设计工具或复杂的软件,用户只需概述他们的想法,系统就会通过其经过训练的模型来解释它。结果涵盖现实摄影、细致的艺术作品、风格化的构图和完全抽象的创作。它是如何运作的?在提示字段中输入描述,Fayzpix 会生成旨在反映所提供的详细信息的图像。平台内提供多种人工智能模型,用户可以选择适合自己需求的输出方式。创建后,视觉效果可以 [...]

使用 Amazon SageMaker Data Agent 进行医疗保健数据分析的 Agentic AI

Agentic AI for healthcare data analysis with Amazon SageMaker Data Agent

2025 年 11 月 21 日,Amazon SageMaker 在 Amazon SageMaker Unified Studio 中引入了内置数据代理,可改变大规模数据分析。在这篇文章中,我们通过流行病学家进行临床队列分析的详细案例研究,展示了 SageMaker Data Agent 如何帮助将数周的数据准备时间缩短为数天,将数天的分析开发时间缩短为数小时,最终加速从临床问题到研究结论的进程。

使用基于 Amazon S3 的模板通过 Amazon SageMaker AI 项目简化 ModelOps

Simplify ModelOps with Amazon SageMaker AI Projects using Amazon S3-based templates

本文探讨了如何使用基于 Amazon S3 的模板来简化 ModelOps 工作流程,介绍与使用 Service Catalog 方法相比的主要优势,并演示如何创建与 GitHub 和 GitHub Actions 集成的自定义 ModelOps 解决方案,为您的团队提供功能齐全的 ML 环境的一键配置。