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。
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。
AlpamayoR1: Large Causal Reasoning Models for Autonomous Driving
关于因果链推理和自动驾驶现状您需要了解的一切！AlpamayoR1：自动驾驶的大型因果推理模型首先出现在《走向数据科学》上。
7 XGBoost Tricks for More Accurate Predictive Models
7 个 Python 技巧，可能有助于充分利用独立的 XGBoost 库，特别是在寻求更准确的预测模型方面。
AI Cost Controls: Budgets, Throttling & Model Tiering
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
LLM Model Architecture Explained: Transformers to MoE
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
Relational neurosymbolic Markov models
使用 Gemini 3 Nano Banana Pro 生成的图像。告诉代理该做什么 我们最强大的人工智能代理无法被准确告知该做什么，尤其是在复杂的规划环境中。它们几乎完全依赖神经网络来执行任务，但神经网络不能轻易被告知遵守某些规则或遵守 [...]
Physical AI hardware: The missing layer between AI models and real-world manipulation
人工智能可以生成动作。物理人工智能硬件决定了这些动作在现实世界中是否成功。随着基础模型扩展到机器人操作，瓶颈不再仅仅是感知。它是物理交互——接触、力调节、滑动检测和适应变化。为了大规模部署物理人工智能，机器人需要能够感知、响应并从现实世界的接触中学习的硬件。
‘A social justice issue’: London school believes it has model for Send inclusion
TCES Nurture 小学 25 年来从未将一名儿童排除在外，其创始人和工作人员表示，关键因素是如何提供支持。在很多方面，它看起来与任何其他小学都一样。这里有图书馆、自助餐厅、教室和庆祝本周之星的布告栏。但它在一个关键方面有所不同：25年来，伦敦的这项替代性规定没有排除任何一名学生。随着工党推动将更多有特殊教育需要和残疾的儿童（发送）送入主流学校并让他们留在那里，人们开始质疑这种包容性在实践中应该是什么样子。位于伦敦东部纽汉姆的 TCES Nurture 小学的工作人员相信他们的模型提供了一些答案。继续阅读...
AI energy use: New tools show which model consumes the most power, and why
AI 用户和开发人员现在可以使用开源软件和密歇根大学开发的在线排行榜来测量各种 AI 模型完成任务所消耗的电量。
以多刺活板门蜘蛛 Blakistonia aurea（Mygalomorphae：Idiopidae）为模型，更好地了解隐秘蜘蛛的自然历史摘要Mygalomorphae 的下目种类多样，包括化石蜘蛛和隐秘蜘蛛，例如狼蛛和活板门蜘蛛。它们的分散能力通常非常有限，使得一些mygalomorphs成为罕见的短程特有种。这些物种容易受到景观变化的影响，通常难以发现，并且对生殖生物学知之甚少，因此很难制定保护管理策略。 Mygalomorphs也经常具有较高的种内雄性体型差异，尽管尚不清楚如何解释这一点。南澳大利亚多刺活板门蜘蛛 Blakistonia aurea Hogg, 1902（Idiopida
Models Reveal Imprint of Tectonics and Climate on Alluvial Terraces
机制模型用于显示不同的驱动因素（包括沉积物和供水、抬升和沉降以及海平面变化）如何影响大面积阶地的形状和形成。
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。
NSFWLover Chatbot Features and Pricing Model
与 NSFWLover 聊天将体验从简短的命令交换转变为更连续的对话，使用户能够灵活地探索概念、角色扮演场景或个人主题，而无需反复暂停。工作原理 当此屏幕出现时，对话已建立并正在等待。在主聊天中会出现角色的名字和他的开头信息，并且不需要进行任何设置，因此您从一开始就拥有上下文。要开始聊天，用户需要转到屏幕底部的消息栏。您使用它就像任何其他聊天工具一样 – 单击进入 [...]
This free MacOS app is the secret to getting more out of your local AI models
如果您喜欢在 MacOS 上使用本地法学硕士，您应该考虑使用 Reins。
在这篇文章中，我们讨论如何使用 Amazon NovainAmazon Bedrock 来实施人工智能驱动的图像识别解决方案，该解决方案可自动检测和验证模块组件，从而显着减少手动验证工作并提高准确性。
Fundamental Unveils Enterprise-Ready AI Model
为什么重要：Fundamental 推出了专为安全、私密且合规的业务部署而构建的企业级 AI 模型。
