How Goldman Sachs Deployed its AI Platform
发现高盛如何在防火墙后面建造安全的GS AI平台，主持GPT-4，Gemini，Llama＆Claude。了解其体系结构，合规性控制，开发人员工具，模型调整以及如何推动20％+生产率提高，而在50k员工中采用了50％。
Golden Dome系统估计要花费1750亿美元，但是幻灯片显示不确定性在项目的基本体系结构上仍然隐约可见，因为该系统所需的发射器，拦截器，地面站和导弹站点的数量尚未确定。
Automate AIOps with SageMaker Unified Studio Projects, Part 2: Technical implementation
在这篇文章中，我们专注于通过逐步指导和参考代码实施此体系结构。我们提供了详细的技术演练，以满足AI开发生命周期中两个关键角色的需求：通过自动模板建立治理和基础设施的管理员，以及使用SageMaker Unified Studio用于模型开发的数据科学家，而无需管理基础设施。
3D Modeling Made to Order: Realizing Your Ideas in the Digital World
自定义3D建模服务：将想法转变为数字现实3D建模服务的需求从未如此高。随着企业，设计师，工程师和创意者越来越依赖数字可视化，自定义3D建模服务已成为各种行业的重要工具。从体系结构和游戏到电子商务...阅读更多»订购的帖子3D建模：在数字世界中实现您的想法首先出现在大数据分析新闻中。
OpenAI终于发布了GPT-5期待已久的续集给GPT-4，后者承诺将AI助手提升到一个新的水平。经过几个延误和几个月的猜测，现在所有ChatGpt用户都可以使用新模型。根据Openai本身的说法，新模型在不同领域的“博士层面上的整个专家团队”。系统体系结构和可用性[…] OpenAI Post启动GPT-5首次出现在AI新闻中。
STIV: Scalable Text and Image Conditioned Video Generation
视频生成领域取得了显着的进步，但是仍然需要清晰，系统的食谱，可以指导健壮和可扩展模型的开发。在这项工作中，我们介绍了一项全面的研究，该研究系统地探讨了模型体系结构，培训配方和数据策略的相互作用，最终以一种名为STIV的简单且可扩展的文本图像条件的视频生成方法。我们的框架将图像条件通过框架更换整合到扩散变压器（DIT）中，同时通过…
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
Fair Climate Finance Requires Debt Reform
从偏见的风险评估到严格的贷款条件，全球金融体系结构实际上旨在巩固不平等。改革对于为气候行动提供资金，特别是对债务分配的国家而言至关重要 - 非洲必须领导倡导变革。
Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP
This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM
Build an intelligent eDiscovery solution using Amazon Bedrock Agents
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock代理来建立智能的Ediscovery解决方案进行实时文档分析。我们展示了如何通过多代理体系结构一起部署专业代理进行文档分类，合同分析，电子邮件审核和法律文档处理。我们详细介绍实施细节，部署步骤和最佳实践，以创建可扩展的基础，组织可以适应其特定的Edissovery要求。
From REST to Reasoning: A Journey Through AI-First Architecture
我们将从认罪开始：即使经过多年的设计企业系统，AI体系结构仍然是我们的行动目标。景观的变化如此之快，以至于今天感觉到最前沿的东西可能是明天的餐桌赌注。但这就是为什么我们想分享这些想法的原因，因为我们都在学习。在[…]
Build AI-driven policy creation for vehicle data collection and automation using Amazon Bedrock
Sonatus与AWS生成AI创新中心合作，开发了自然语言界面，以使用生成AI生成数据收集和自动化策略。这项创新旨在将政策生成过程从几天减少到几分钟，同时使工程师和非专家都可以使用。在这篇文章中，我们探讨了如何使用Sonatus的Collector AI和Amazon Bedrock构建该系统。我们讨论背景，挑战和高级解决方案体系结构。
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…
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
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…
