AI-powered BI with Snowflake and Amazon Quick
在本文中，您将了解如何在 Snowflake 语义视图和 Amazon Quick 之间构建端到端集成。样本数据是媒体公司的用户评论数据。首先，您将电影评论数据从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 加载到 Snowflake 中，在 SQL 中定义语义视图以添加业务含义，通过 Cortex Analyst 使用自然语言查询进行探索，然后生成 Amazon Quick 数据集和仪表板。可以手动或使用提供的自动化脚本创建数据集。最后，您的 BI 团队或 AI 团队可以针对受管数据层提出自然语言问题，并相信每个响应都反映相同的业务逻辑。
Garmin watches, XR glasses, and Pokemon cards: Everything you're buying during Amazon Prime Day 2
我们正在跟踪 ZDNET 读者迄今为止在 Prime Day 销售期间实际购买的产品。
Jane’s All the World’s Aircraft 1990-1991
“关于正在开发或生产中的飞机的权威简氏《世界上所有飞机》是关于全球正在开发或正在生产的飞机的最全面、最详细的参考。您将找到按制造国划分的每种类型飞机的权威评论，并附有照片和线条图，以提供更多细节和帮助识别。全面更新以考虑到全年的发展，没有其他航空参考为您提供如此多的细节。”通过 Amazon.com 注意：这是一个大文件 (1523.7 Megs) 请在此处下载或此处或此处 (1523.7 Megs)
Building pay-per-intelligence for AI agents: How Ampersend uses Amazon Bedrock AgentCore Payments
在本文中，您将了解 Ampersend 如何在 Amazon Bedrock AgentCore Payments 之上构建按智能付费的路由层。人工智能代理自动将任务路由到最有效的模型，按请求付费，并在支出预算内运行。您还将了解两跳支付模式如何端到端工作以及如何开始您自己的实施。
Embed the world: Multimodal AI for searchable aerial imagery at scale
在这篇文章中，我们将介绍问题空间、我们在 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Serverless 上的架构、我们在 OpenStreetMap 基础事实上构建的评估方法、比较嵌入模型、融合策略、字幕和搜索方法的四个实验，以及构建类似系统时可以应用的实用指南。您将了解哪些设计选择推动了地理空间语义搜索，包括为什么 Amazon Nova Multimodal Embeddings 在我们的评估中的两个基准查询中提供了最高的 F1 分数。这里描述的工作演变成 Vexcel Intelligence，一种可搜索的图像产品。
Your clicks and searches could be influencing who you become, study warns
每天，数十亿人使用 Google、Meta、Microsoft、Amazon 和 Apple 等公司的数字平台。我们用它们来搜索信息、与朋友交流、在线购物、工作和娱乐。我们大多数人认为这些技术是帮助让生活更轻松的简单工具。但新的研究表明，它们可能是[…]《你的点击和搜索可能会影响你成为什么样的人》一文，研究警告首先出现在《Knowridge Science Report》上。
Accelerate campaign workflow with insights from Adobe Marketing Agent for Amazon Quick
本文展示了如何使用模型上下文协议 (MCP) 启用 Adobe Marketing Agent for Amazon Quick。我们将引导您了解如何配置集成、使用您的 Adobe 凭证进行身份验证以及在 Amazon Quick 中获取最新见解。示例工作流程返回受众排名、忠诚度细分摘要、旅程使用情况和冲突建议。
Safeguard your agentic AI applications with the Amazon Bedrock Guardrails InvokeGuardrailChecks API
今天，我们宣布推出 Amazon Bedrock Guardrails 的新 API。借助此 API，您可以在代理 AI 应用程序中的任何点应用单独的防护措施（也称为安全检查），而无需创建护栏资源。在这篇文章中，我们将介绍 InvokeGuardrailChecks API 的工作原理以及如何使用它来构建安全的多轮代理 AI 应用程序。
Get back hours every day with autonomous agents in Amazon Quick
如今，Quick 变得更加强大：新的自主代理可以代表您持续工作，活动源可以帮助您确定最重要工作的优先级，并且能够从单个问题中跨您的业务运行的每个数据源找到见解。
今天，Amazon Bedrock AgentCore 线束正式上市。两次 API 调用（CreateHarness 定义代理，InvokeHarness 运行它），几秒钟内即可运行代理。该代理在具有文件系统和 shell 的独立环境中运行，因此它可以安全地读取文件、运行命令和编写代码。它会记住会话中的用户和对话，获取您指定的技能（包括 AWS 策划的目录），浏览网页，通过网关或 MCP 调用您的工具，并在会话中切换模型提供商而不会丢失上下文。每一步都会实时反馈给您，并自动跟踪到 Amazon CloudWatch。除非您愿意，否则您不需要编写编排代码或构建容器。
Amazon SageMaker AI Async Inference now supports inline request payloads
今天，我们宣布为 Amazon SageMaker AI 异步推理提供内联负载支持。客户现在可以直接在 InvokeEndpointAsync API 的请求正文中发送推理负载，无需在每次调用之前将输入数据上传到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)。
New in Amazon Bedrock AgentCore: Build agents with broader knowledge and continuous learning
今天，我们将推出 Amazon Bedrock AgentCore 的新功能，该平台用于构建、连接和优化代理。在这篇文章中，我们将介绍这些功能如何缩小各个差距：将代理与组织、网络和付费知识连接起来；帮助团队发现并修复生产中出现的问题；随着代理能力的增强，实施可扩展的控制措施。它们共同帮助您更快地构建更强大的代理，通过可扩展的控制来管理它们，并不断改进它们。
Google Home Speaker vs. Amazon Echo Dot Max: I compared the $99 smart hubs by the specs
谷歌和亚马逊都有价格低于 100 美元的生成式人工智能智能音箱，那么哪一款脱颖而出呢？
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AWS Adds Multi-Region Replication to Amazon Cognito Identity Service
AWS 最近推出了 Amazon Cognito 多区域复制，该功能可自动将用户身份和用户池配置从主要区域复制到辅助区域。这使得应用程序能够在中断期间继续对副本区域的用户进行身份验证，而无需自定义复制和故障转移机制。作者：雷纳托·洛西奥
Introducing container caching in Amazon SageMaker AI for faster model scaling
今天，我们很高兴地宣布用于 Amazon SageMaker AI 推理的容器映像缓存，这是我们更快的扩展优化之旅的下一个重大进展。这使得生成式 AI 模型在横向扩展事件期间的端到端延迟速度提高了 2 倍。
Parallelize speculative decoding with P-EAGLE on Amazon SageMaker AI
本文将引导您了解如何直接在 Amazon SageMaker AI 中使用 P-EAGLE。它将演示如何从 SageMaker JumpStart 目录中选择兼容模型、配置并行绘图规范以及部署高度优化的实时 SageMaker AI 端点以加速您的生成式 AI 应用程序。
