Real-world applications of Amazon Nova Canvas for interior design and product photography
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊新星画布如何通过高级图像生成技术解决现实世界的业务挑战。我们专注于两个特定用例，这些用例证明了这项技术的功能和灵活性：室内设计和产品摄影。
在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，并根据您的特定用例和数据集做出明智的决定。在这篇文章中，我们介绍了如何使用亚马逊基岩的多代理协作能力来建立多代理投资研究助理。我们的解决方案展示了专业人工智能代理团队如何共同努力，分析财务新闻，评估股票绩效，优化投资组合分配并提供全面的投资见解 - 所有这些都通过统一的自然语言界面进行了精心策划。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
Designing Pareto-optimal GenAI workflows with syftr
探索SYFTR，这是一个开源框架，用于发现帕累托最佳生成AI工作流。了解如何在现实世界中的用例中优化准确性，成本和延迟。在DataRobot上首次出现在datarobot上设计帕累托最佳的genai工作流程。
New Amazon Bedrock Data Automation capabilities streamline video and audio analysis
亚马逊基岩数据自动化可帮助组织通过可自定义的多模式分析来简化开发并提高效率。无论是在视频还是音频上，它都消除了非结构化内容处理的繁重提升。新功能使提取量身定制的，生成的AI驱动的见解（如场景摘要，关键主题以及视频和音频的客户意图）变得更快。这可以为用例以提高销售生产率和增强客户体验等用例提供非结构化内容的价值。
AI In eLearning: Beyond Chatbots And Personalized Learning
探索AI如何重新定义电子学习，将聊天机器人转移到智能虚拟教室，实时反馈和可扩展的后端系统。本文概述了实用的用例和策略来建立沉浸式，适应性和未来的学习经验。该帖子首次在电子学习行业上发表。
The real impact of AI on your organization
AI技术正在重塑工作，但并非所有的工作流或角色都会同样转变。考虑到当今系统的技术功能和局限性，AI如何改变我们的工作方式。通过现实世界中的用例和战略见解，本届会议使业务领导者获得了知识，以优先考虑投资并确定技术……
Workvivo Pricing Plans And Costs 2025: Which Plan Is Right For You?
让我们深入研究Workvivo定价计划，津贴，用例和替代方案，以便您可以做出最佳的购买决定。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Giant Robotic Bugs Are Headed to Farms
自从有动物（或多或少）以来，漫长而又瘦和摇摇欲坠的是一种对动物的成功策略。永恒嫉妒生物学的机器人主义者已经注意到了这一点，并花了数十年的时间试图构建蛇，sal，sal，蠕虫等的机器人版本。有些成功，尽管大多数机器人蛇和我们所见过的东西都是为了救灾之类的事情，这只是您在拥有一种具有新颖的运动策略的机器人时所做的，但没有任何其他明显的实际应用。乔治亚理工学院（Georgia Tech）的丹·戈德曼（Dan Goldman）在乔治亚（Georgia Tech）上一直在为生物味的机器人运动而努力。和带有可行商业用例的Wiggly机器人。高盛拥有一个新的亚特兰大初创公司，称为地面控制机器人技术（GCR）
在这篇文章中，我们向您展示了亚马逊Q业务如何通过回答问题，提供摘要，生成内容并根据企业系统中的数据和信息安全完成任务来帮助增加所有上述用例中的生成AI需求。
传统的预测方法通常依赖于统计建模，但Chronos将时间序列数据视为要建模的语言，并使用预训练的FM来生成预测，类似于大型语言模型（LLMS）的生成文本。与传统方法相比，计时可帮助您更快地实现准确的预测，从而大大减少开发时间。在这篇文章中，我们分享了Deutsche Bahn如何使用Chronos模型重新定义预测，并提供了一个示例用例，以说明如何使用Chronos开始使用。
Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。
Customize Amazon Nova models to improve tool usage
在这篇文章中，我们演示了与Amazon Nova一起使用的模型自定义（微调）。我们首先引入工具用例用例，并提供有关数据集的详细信息。我们介绍了亚马逊NOVA特定数据格式的详细信息，并展示了如何通过Converse进行工具并在Amazon Bedrock中调用API。在获得亚马逊NOVA模型的基线结果后，我们详细解释了微调过程，托管带有配置吞吐量的微型模型，并使用微调的Amazon Nova模型进行推理。
Accuracy evaluation framework for Amazon Q Business – Part 2
在本系列的第一篇文章中，我们引入了Amazon Q Business的全面评估框架，Amazon Q Business是一个完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案，该解决方案使用了您公司的专有数据，而没有管理大型语言模型（LLMS）的复杂性。第一篇文章着重于选择适当的用例，准备数据并实施指标[…]
人工智能（AI）在日常用例中出现，这要归功于基础模型，更强大的芯片技术和丰富的数据。为了真正嵌入和无缝，现在必须分发AI计算，其中大部分将发生在设备和边缘。为了支持此演变，请运行AI工作负载的计算…
Amazon Bedrock Prompt Optimization Drives LLM Applications Innovation for Yuewen Group
今天，我们很高兴地宣布在亚马逊基岩上迅速优化。使用此功能，您现在可以使用单个API调用或单击Amazon Bedrock控制台上的按钮来优化几个用例的提示。在这篇博客文章中，我们讨论了如何提示优化改善Yuewen Group中智能文本处理任务的大语言模型（LLMS）的性能。
The Role Of Citizen Developers In Transforming L&D With No-Code Tools
发现公民开发人员如何使用无代码工具彻底改变学习和发展（L＆D）。了解现实世界中的用例，福利以及在公司培训中以员工驱动的创新的未来。该帖子首次在电子学习行业上发表。
The Metaverse In eLearning: A New Dimension Of Virtual Education
以前仅限于科幻小说和游戏的元评估已经进入了电子学习领域。发现这种创新技术的好处和用例。该帖子首次在电子学习行业上发表。
