Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP
本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS，Langgraph和模型上下文协议（MCP）创建强大的代理应用程序，并具有处理GitHub工作流程的实际情况，该方案是问题分析的GitHub工作流程，代码修复和提取请求生成。
Generate suspicious transaction report drafts for financial compliance using generative AI
可疑交易报告（STR）或可疑活动报告（SAR）是一种报告，如果金融组织有合理的理由怀疑任何在活动期间发生或尝试过的金融交易，则必须提交给金融监管机构。在这篇文章中，我们探索了一种使用亚马逊基岩中可用的FMS来创建草稿STR的解决方案。
U S Approves 4 67B NASAMS Missile Sale to Egypt
美国国务院已批准了潜在的外国军事销售FMS向埃及的埃及
Kyruus builds a generative AI provider matching solution on AWS
在这篇文章中，我们演示了Kyruus Health如何使用AWS服务来构建指南。我们展示了一项全面管理的服务亚马逊Bedrock如何通过单个API从领先的AI公司和亚马逊提供基础模型（FMS），而Amazon Opensearch服务（Amazon Opensearch Service）是托管搜索和分析服务，共同努力了解有关健康问题的日常语言，并将成员与合适的提供者联系起来。
亚马逊基岩知识库通过支持亚马逊OpenSearch服务托管群集的支持，扩大了其矢量商店的选项，从而进一步增强了其作为完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案的能力。这种增强基于亚马逊基础知识库的核心功能，该功能旨在将基础模型（FMS）与内部数据源连接起来。这篇文章提供了一个全面的，分步的指南，以将亚马逊基础知识基础与OpenSearch服务托管群集作为其矢量商店。
U.S. Approves HH-60W Sale to Norway
美国政府已批准向挪威出售9辆HH-60W Jolly Green II战斗救援直升机。美国国务院已批准了包括HH-60W Jolly Green II战斗救援舵手和相关设备在内的外国军事销售（FMS），其估计费用为2.6美元[…]美国邮政批准的HH-60W销售首先出现在航空公司上。
Streamline machine learning workflows with SkyPilot on Amazon SageMaker HyperPod
这篇文章与Skypilot共同创建者Zhanghao Wu共同撰写。生成AI和基础模型（FMS）的快速发展已大大提高了机器学习（ML）工作量的计算资源需求。现代ML管道需要有效的系统来在加速的计算资源上分配工作负载，同时确保开发人员的生产率仍然很高。组织需要基础架构解决方案[…]
Long-running execution flows now supported in Amazon Bedrock Flows in public preview
我们宣布，在亚马逊基岩流动中的长期执行（异步）流量支持的公众预览。借助亚马逊基石流，您可以将基础型号（FMS），亚马逊基岩提示管理，亚马逊基岩代理，亚马逊基岩知识库，亚马逊基岩护栏和其他AWS服务一起构建和扩展预定义的生成AI工作流程。
Self-reflective Uncertainties: Do LLMs Know Their Internal Answer Distribution?
本文在ICML 2025的可靠和负责任的基础模型（RRFMS）研讨会上接受了本文。不确定量化在将大语言模型（LLMS）带到最终用户时起着关键作用。它的主要目标是LLM应该指出何时不确定其给出答案。尽管过去已经以数值确定性得分来揭示，但我们建议使用LLM的丰富输出空间，LLM的所有可能字符串的空间，以提供描述不确定性的字符串。特别是，我们寻求一个描述LLM答案分布的字符串……
End-to-End model training and deployment with Amazon SageMaker Unified Studio
In this post, we guide you through the stages of customizing large language models (LLMs) with SageMaker Unified Studio and SageMaker AI, covering the end-to-end process starting from data discovery to fine-tuning FMs with SageMaker AI distributed training, tracking metrics using MLflow, and then de
Gold vs The Dollar: The Death Of Fiat In One Chart
Gold vs美元：菲亚特（Fiat）在今天的一家Chartearlier中的死亡，我们报告说，最新的BOFA基金经理调查证实了最已经知道的内容：鞋类男孩，厨房水槽和地下室居住的日间旅行者，更不用说华尔街上的所有人，是短暂的。实际上，根据FMS受访者的说法，专业交易者实际上在创纪录的金额中缩短了美元。但是，尽管我们将抛弃辩论，尽管这创纪录的美元短缺是否会变成创纪录的挤压，但另一个问题是适当的：美元的下降和下降是一次性的一次闪光，还是这里有什么不祥的东西，或者比目光相比要遇到的东西更不祥。事实证明，事实证明，后者的下降是一个真正的变化，而是一台超过了一架，而是一定要越来越高。乌克兰战争当美元的武
Australia Set to Acquire 2B in U S Support for F A-18F EA-18G Fleet
美国国务院已批准向澳大利亚提供外国军事销售FMS
Stanford streamlines the way it buys and pays for goods and services
斯坦福金融管理服务（FMS）倡议旨在使整个校园社区的同事更轻松地工作。
How climate tech startups are building foundation models with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了气候技术初创公司如何开发基础模型（FMS），这些模型（FMS）使用广泛的环境数据集来解决诸如碳捕获，碳阴性燃料，新的微塑料破坏和生态系统保存等问题。这些专业模型需要高级计算功能来有效地处理和分析大量数据。
在这篇文章中，我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库，API，PDF等摄入，结构和检索信息，从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具，使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。
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，
