Build secure RAG applications with AWS serverless data lakes
在这篇文章中，我们探讨了如何使用无服务器数据湖体系结构构建安全的RAG应用程序，这是支持生成AI开发的重要数据策略。我们使用亚马逊Web服务（AWS）服务，包括Amazon S3，Amazon DynamoDB，AWS Lambda和Amazon Bedrock知识库来创建一个全面的解决方案，以支持可以扩展到结构化数据的非结构化数据资产。该帖子涵盖了如何为您的企业数据实施细粒度的访问控件，并设计元数据驱动的检索系统，以尊重安全边界。这些方法将帮助您最大程度地提高组织数据的价值，同时保持强大的安全性和合规性。
n这个由两部分组成的系列，我们讨论了一个枢纽和讲话架构模式，用于构建多租户和多学院的体系结构。该模式支持跨用例和团队共享服务的抽象，有助于创建安全，可扩展和可靠的生成AI系统。在第1部分中，我们使用AWS Transit Gateway提供跨学科互操作性，提出了用于生成AI服务抽象和特定于租户的辐条的集中式枢纽。
Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions
可穿戴设备记录可以改善健康预测的生理和行为信号。尽管基础模型越来越多地用于此类预测，但由于行为数据与生理相关的时间表和数量的一致性，尽管行为数据往往更具信息性，但它们主要应用于低级传感器数据。我们使用来自162K个人的2.5B小时可穿戴数据，系统地优化体系结构和该独特数据集的令牌化策略，开发了此类行为信号的基础模型。对57个健康相关的评估…
Soup-of-Experts: Pretraining Specialist Models via Parameters Averaging
大规模模型经常在不同的数据源的混合物上进行培训。不同的数据混合物产生了非常不同的下游性能。我们提出了一种新型架构，可以为每个数据混合物实例化一个模型，而不必重新培训模型，而不必重新培训该模型，而不必构成一系列专家的构造，这些构造是一种可实用的组合型组合。直方图。要训练此体系结构，我们采样了随机直方图，实例化相应的模型，然后通过一批数据进行反向处理…
Understanding Input Selectivity in Mamba
State-Space Models (SSMs), and particularly Mamba, have recently emerged as a promising alternative to Transformers.Mamba introduces input selectivity to its SSM layer (S6) andincorporates convolution and gating into its block definition.While these modifications do improve Mamba's performance over
Transforming network operations with AI: How Swisscom built a network assistant using Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了瑞士Com的如何发展其网络助理。我们讨论了最初的挑战，以及他们如何实现提供可衡量收益的解决方案。我们检查技术体系结构，讨论关键学习，并查看可以进一步改变网络操作的未来增强功能。
Four AI Minds in Concert: A Deep Dive into Multimodal AI Fusion
简介：从系统体系结构到算法执行在我的上一篇文章中，我探索了VisionsCout CoutCout多模式AI系统的架构基础，将其从简单的对象检测模型的演变传播到模块化框架。在那里，我强调了仔细的分层，模块边界和协调策略如何将复杂的多模式任务分解为可管理的组件。 […]帖子中的四个AI思维：深入研究多模式AI融合，首先出现在数据科学上。
Build AWS architecture diagrams using Amazon Q CLI and MCP
在这篇文章中，我们探讨了如何使用AWS图MCP和AWS文档MCP服务器使用Amazon Q开发人员CLI来创建遵循AWS最佳实践的复杂体系结构图。我们讨论了基本图和现实图表的技术，并提供详细的示例和分步说明。
Spritle’s Plugin-First MCP Architecture: The Hidden Tech Behind Fast AI Rollouts
Spritle的插件首先MCP：快速，可扩展的AI体系结构。Spritle的插件 - 首先MCP架构：Fast AI Prolouts背后的隐藏技术首先出现在Spritle Software上。
Фокус на практику. УЦСБ на форуме ITSEC 2025
6月17日至18日，ITSEC 2025论坛在莫斯科举行 - 这是一个专业网站，在AppSec，DevSecops，DevOps，Testing和Information Security Management中有专家。 UTSSB是该活动的正式合作伙伴。该论坛已成为讨论IB的建筑方法的平台，在DEVOPS和CI/CD的过程中引入保护的实践，分析相关漏洞和监管机构的形成要求。演讲者不仅分享了他们的经验，还提供了适用于不同行业和IB成熟阶段的公司的实用工具。州议会议会中央执行委员会安全发展负责人Evgeny Todyshev在会议上“可信的公司存储库和法规控制”会议上发表了讲话。他研究了他们的现有
The Mythical Pivot Point from Buy to Build for Data Platforms
对于具有数据密集型体系结构的公司而言，通常是一个关键点，构建内部数据平台比购买现成的解决方案更有意义。
Waters Corporation宣布发布联盟是HPLC系统软件2.0版，这是一个重大进步，可为制药行业提供全面的，端到端的可食用性并增强数据安全性。 HPLC系统触摸屏将使Empower Software的同样安全体系结构的同义词为客户增强符合性的监视和直观的可追溯性...
研究人员表明，高级纳米式设计可以实现下一代光学系统半导体纳米射击器的超低功率操作和紧凑的集成，作为下一代光学系统的关键组件，需要超低功率和紧凑的设计。传统激光在纳米级面临局限性，促使研究人员探索创新的纳米层体系结构。最近的一项研究概述了光子[…]
The Future of Security: Multilayered Automated Air Defense Systems
在这个时代，空中威胁迅速发展，多层自动防空系统已成为现代军事战略的基石。这些复杂的网络集成了先进的传感器，人工智能（AI）以及动力学和非运动效应子，以保护关键的基础设施，军事基地和平民种群免受各种威胁，包括无人机，导弹和载人飞机。该博客探讨了多层自动防空系统的体系结构，技术，挑战和未来的前景，突出了它们对全球安全的变革性影响。了解多层防空系统旨在检测，跟踪和中和多个多重的空中威胁。
Normalizing Flows are Capable Generative Models
标准化流（NFS）是基于连续输入的可能性模型。他们在密度估计和生成建模任务上都表现出了令人鼓舞的结果，但近年来受到了相对较少的关注。在这项工作中，我们证明了NFS比以前认为的强大。我们提出TARFLOW：一种简单且可扩展的体系结构，可实现高性能的NF模型。 TARFlow可以被认为是基于变压器的掩蔽自回旋流量（MAFS）的变体：它由图像补丁上的一堆自动回归变压器块组成……
INRFlow: Flow Matching for INRs in Ambient Space
流量匹配模型已成为一种强大的方法，用于在图像或视频（例如3D点云甚至蛋白质结构）等不规则或非结构化数据等域上产生建模。这些模型通常在两个阶段进行训练：首先是训练数据压缩机，在随后的训练阶段，流动匹配生成模型在数据压缩机的潜在空间中进行了训练。这个两阶段的范式设定了跨数据域统一模型的障碍，因为手工制作的压缩机体系结构用于不同的数据模式。为此，我们…
The emergence of software-defined vehicles: Transforming transportation from the inside out
软件定义的车辆（SDV）平台是一个综合的软件和硬件体系结构，可以通过软件更新升级和自定义车辆，而不是仅依靠硬件更改。这意味着，可以通过空中（OTA）更新在整个车辆的寿命中增强功能，功能甚至性能，类似于智能手机的更新方式。 […]
Alibaba har lanserat Qwen3 AI-modeller som är optimerade för Apples enheter
阿里巴巴已经启动了针对Apple MLX体系结构进行了优化的新Qwen3 AI模型，这意味着现在可以直接在iPhone，iPad，MacBook和MAC完全可以直接在无需离开国家的iPhone，iPad，MacBook和MAC上运行高级AI功能。对于苹果和中国用户来说，这是一个重要的一步，尤其是考虑到有关数据保护的严格规则[…]阿里巴巴帖子启动了QWEN3 AI模型，该模型已针对Apple的设备进行了优化，首次出现在AI News上。
