Amazon just dropped this 55-inch QLED TV to under $300 - and I highly recommend it
只需 280 美元即可享受 55 英寸 Amazon Fire TV Omni QLED 系列的早期 Prime Day 特惠。
航空公司正在迅速采取行动升级机上互联网，将曾经令人沮丧、需要额外付费的服务转变为乘客体验的核心部分，并成为 SpaceX 的 Starlink 和亚马逊的近地轨道 (LEO) 卫星网络（品牌为 Amazon Leo）之间的新竞争战场。为什么机上 Wi-Fi 突然成为顶级功能？这种转变是由星链与亚马逊后推动的：航空公司竞相升级机上 Wi-Fi，新的“连接军备竞赛”首先出现在旅行雷达 - 航空新闻上。
Introducing Gemma 4 models on Amazon Bedrock
今天，我们宣布 Gemma 4 系列在 Amazon Bedrock 上上市。 Gemma 4 由 Google DeepMind 构建并在 Apache 2.0 许可下发布，是一系列开放权重模型，其设计重点是跨广泛部署场景的每参数智能。该系列包括三个指令调整变体：Gemma 4 31B、Gemma 4 26B-A4B 和 Gemma 4 E2B。这些涵盖密集和专家混合 (MoE) 架构，其中每个请求仅激活模型参数的一小部分。这些变体提供内置推理、本机函数调用以及跨文本和图像的多模式输入。
Building Supercharger: How Rocket Close optimized title operations with agentic AI
在本文中，我们将探讨 Rocket Close 如何使用 Strands Agent、大型语言模型 (LLM)、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库和模型上下文协议 (MCP) 工具构建解决方案。我们将介绍解决方案的功能、技术堆栈的基本原理、经验教训以及 Rocket Close 的业务影响。
Build a meeting prep and follow-up assistant with Amazon Quick and Cisco Webex MCP servers
本文展示了如何使用 Amazon Quick 和 Cisco Webex MCP 服务器构建自定义会议准备和后续助理。根据单个提示，客服人员可以找到即将召开的 Webex 会议，查看之前的会议摘要和文字记录，并提取相关的 Vidcast 亮点和文字记录上下文。然后，它会在 Webex 消息线程中搜索未解决的后续问题，并创建简洁的准备摘要。会议结束后，同一位助理可以总结讨论并确定行动项目。它还可以查找相关的 Vidcast 更新并为正确的 Webex 空间起草后续消息。
Evaluate AI agents systematically with Agent-EvalKit
Agent-EvalKit 是一个开源工具包 (Apache 2.0)，它通过与 AI 编码助手（包括 Claude Code、Kiro CLI 和 Kilo Code）集成来提供此评估基础架构。本文以使用 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock 构建的旅行研究代理作为运行示例，介绍了 Agent-EvalKit 在六个评估阶段的工作原理。
Spot trends faster, sort smarter: Unlocking Sparklines and Custom Sort in Amazon Quick
今天，我们很高兴地宣布两项新功能，使 Quick Sight 仪表板更具表现力和业务一致性：迷你图和控件的自定义排序。在这篇文章中，我们将介绍这两个功能、它们是什么、何时使用它们以及如何配置它们，并通过真实场景将它们整合到一个实用的、可供决策的仪表板中。
在这篇文章中，我们演示了免提 FNOL 引入系统如何将使用 Strands Agents SDK 构建的用于域推理的代理与用于实时门户交互的 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具结合起来。这种方法保留了人类的专业知识，同时消除了重复的屏幕工作。
Scale Robot Reinforcement Learning with NVIDIA Isaac Lab on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们展示了如何在 Amazon SageMaker AI 上使用 NVIDIA Isaac Lab 跨两个计算选项训练 Unitree H1 人形机器人策略：Amazon SageMaker HyperPod 和 Amazon SageMaker 训练作业。
Build an agentic incident triage assistant with Amazon Quick and New Relic
这篇文章向工程团队展示了如何将该原则应用于工程中对时间最敏感的工作流程之一：事件分类。您将使用 Amazon Quick 构建自定义事件分类助理代理，通过本机集成协调 New Relic 模型上下文协议 (MCP) 服务器和 Asana 的响应。根据单一提示，Amazon Quick 代理即可调查该事件，汇总带有证据链接的根本原因分析 (RCA) 简介，并创建一个可跟踪的 Asana 任务以供移交。
Amazon Prime members can buy a car online now - and get a $1,500 gift card
亚马逊现在正在与当地经销商合作，帮助您购买、出售或租赁您的汽车 - Prime 会员可以在合作时获得一张大礼品卡。
It’s safe to close your laptop now: Hosting coding agents on Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore Runtime 为每个代理会话提供自己独立的 microVM，其中包含持久工作区、通过网关的安全工具访问以及内置可观察性，因此您可以并行运行 Claude Code、Codex、Kiro 和 Cursor，而无需共享机密、端口或文件系统。盖上盖子，去吃晚饭，明天再从上次停下的地方继续。
由于全球需求旺盛，AWS 客户需要获取最新的生成式 AI 模型和高性能加速计算，因此需要工具来利用跨多个 AWS 区域的模型可用性和容量，同时仍满足其安全和隐私要求。 Amazon Bedrock 上的跨区域推理 (CRIS) 通过自动跨多个 [...] 路由请求来满足这些需求
«Швабе» и Центр Алмазова будут вместе развивать технологии медицинского приборостроения
控股公司与国内最大的医疗中心的联合活动旨在加强科学医学研究轨道上的工作
NVIDIA Nemotron 3 Ultra now available on Amazon SageMaker JumpStart
在 Amazon SageMaker JumpStart 上部署 NVIDIA Nemotron 3 Ultra。借助此前沿推理模型，代理 AI 工作负载的推理速度提高 5 倍，成本降低 30%。
Improve your agent’s tool-calling accuracy with SFT and DPO on Amazon SageMaker AI
在本文中，您将了解如何结合使用监督微调 (SFT) 和直接偏好优化 (DPO) 来提高小型语言模型 (SLM) 的工具调用准确性。该示例使用 Amazon SageMaker AI 训练作业，因此您可以专注于训练代码，而不是管理自己的训练基础设施。您还将学习如何评估工具调用的准确性，并将基本模型与多个微调变体进行比较，以便您可以就模型质量做出数据驱动的决策。
How to build self-driving AI operations on Amazon Bedrock at scale
在这篇文章中，我们介绍 Amazon Bedrock Ops Alert，这是一种三层自动化监控解决方案，可主动检测操作问题、动态调整警报阈值、按类别对警报进行分类、自动创建上下文感知支持案例、在同一警报类别的未解决案例已处于活动状态时帮助防止重复案例，并向 AI SRE 团队提供情境化通知。我们将介绍解决方案架构以及如何将其部署在您自己的环境中。
Fundamental’s Large Tabular Model NEXUS is now available on Amazon SageMaker JumpStart
在本文中，我们将向您展示如何在 Amazon SageMaker JumpStart 上开始使用 NEXUS、逐步完成部署过程，并演示如何针对企业数据集运行预测。
