上下文关键词检索结果

用Amazon Nova Sonic

Deploy a full stack voice AI agent with Amazon Nova Sonic

在这篇文章中,我们展示了如何为一个名为Anytelco的虚构公司创建AI驱动的呼叫中心代理。名为Telly的代理商可以使用模型上下文协议(MCP)框架实现的自定义工具在访问实时客户数据时处理客户查询。

租户国家回报:多族单位开始和许可证的涌现为我们节省了住房市场

Renter Nation Returns: Surge In Multi-Family Unit Starts & Permits Saves US Housing Market

租房国家回报:多户家庭单位的激增和允许为我们节省了住房市场,尽管房屋建筑商对厕所的信心(以及Pulte的每日电话与特朗普的每日电话较低),我们的住房开始,并允许6月的上升时间感到惊讶。HOUSING在6月的上升时间,允许开始4.6%的妈妈(+3.5%的妈妈)(+3.5%的exp exp exp)。 (-0.5%MOM EXP),也从5月的2.0%妈妈下降起反弹。源:彭博堡,尽管在上下文中,这可以提高起点并允许SAAR几乎不超出最低水平,因为Covid锁定的锁定是因为Covid锁定...来源:彭博社的来源:多户家庭的多户家庭开始和一个月的启动和单一的启动,并不是一个启动,而不是一家人,而不是很宽

密苏里州议员禁止有争议的阅读指导模型作为主要方法

Missouri Lawmakers Ban Controversial Reading Instruction Model as Primary Method

密苏里州议员禁止教育者依靠一种名为“三提示”方法的阅读指令模型,这是州长迈克·基霍(Mike Kehoe)周三签署的两党教育计划的一部分。法律规定,三个提示可以教学生使用上下文线索阅读的三个提示可以用来补充课程,但是语音应该是[…]

“现在这是一个冠状洞。哇妈妈。”

"Now That Is A Coronal Hole. Whoa Momma."

“现在这是一个冠状洞。哇妈妈。”太空天气新闻的本·戴维森(Ben Davidson)在X上发出了警告,该警告通宵有关面向地球的冠状孔,该孔可能会弹出快速移动的太阳风向地球,有可能触发高架的地磁活动,包括极光和地磁风暴。戴维森说:“这是一个冠状洞。”戴维森说:“这是一个冠状洞。”戴维森说,“现在正在发挥过多的幅度/火山表。 Whoa Momma.Excess幅度/火山表正在发挥作用。预计周六/周日/星期一太阳能增强。 pic.twitter.com/xruimobqty-太阳风暴监测网站2025年7月11日SpaceWeathernews(@sunweatherman)警告说:“直到接下来的几天

“我们没有杀死足够的印第安人”:与我们的民族罪相估算

“We didn’t kill enough Indians”: Reckoning With Our National Sin

“我们没有杀死足够的印第安人。”这不是历史上的报价,而是极右翼评论员安·库尔特(Ann Coulter)在Twitter上说的话,现在是X。没有道歉。没有上下文。只是原油,种族灭绝的情绪,仍然通过美国政策,文化和政治回应。土著新闻媒体,部落政府领导人,社区成员和盟友都谴责了库尔特的残酷声明,使人明确 - […]

构建一个MCP聊天机器人

Building a Сustom MCP Chatbot

了解模型上下文协议的所有详细信息邮政构建一个MCP聊天机器人首先出现在数据科学上。

教学设计陷阱:超越被动学习

Instructional Design Pitfall: Moving Beyond Passive Learning

本文探讨了为什么被动学习限制保留和应用,敦促教学设计师创造引人入胜的积极学习经验,真正支持成人学习者,尤其是在英语中作为第二语言(ESL)上下文。这篇文章首先在电子学习行业上发表。

在AWS上构建具有MISTRAL模型的MCP应用程序

Build an MCP application with Mistral models on AWS

这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手,从而集成了实时位置服务,时间数据和上下文内存,以处理复杂的多模式查询。此用例,餐厅的建议是一个例子,但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。

commvq:KV缓存压缩的交换矢量量化

CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression

大语言模型(LLMS)越来越多地用于需要长上下文长度的应用中,但是随着连接长度的增长,键值(KV)缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题,我们提出了交换矢量量化(COMMVQ),以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先,我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化,然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次,要解决解码过程中的高计算成本,我们设计了…

可伸缩企业AI的MCP编排| kore.ai

MCP Orchestration for Scalable Enterprise AI | Kore.ai

随着模型上下文协议(MCP)的增长动量,管理多个动态MCP服务器的挑战就到了最前沿。

MCP如何启用智能,自适应AI代理集成

How MCP Enables Smarter, Adaptive AI Agent Integration

Smarter AI代理的动态集成模型上下文协议(MCP)的能力突出具有松散的自适应连接模型简化AI代理集成的能力。

介绍MCP:动态AI集成的新标准

Introducing MCP: A New Standard for Dynamic AI Integration

AI集成的新时代模型上下文协议(MCP)是人类的开源创新,正在迅速成为AI代理集成中的游戏改变者的吸引力。

代理作为自动扶梯:使用亚马逊基石代理和视频流实时AI视频监视

Agents as escalators: Real-time AI video monitoring with Amazon Bedrock Agents and video streams

在这篇文章中,我们展示了如何构建一个完全可部署的解决方案,该解决方案使用OpenCV,Amazon Bedrock来处理视频流,以通过亚马逊基岩代理进行上下文场景的理解和自动响应。该解决方案扩展了使用Amazon Bedrock代理和知识库在Automate Chatbot中显示的功能,用于文档和数据检索,这些功能使用Amazon Bedrock代理进行了文档和数据检索进行了讨论。在这篇文章中,我们将亚马逊基岩代理应用于实时视频分析和事件监控。

SceneScout:朝着AI代理驱动访问盲人用户的街道视图图像

SceneScout: Towards AI Agent-driven Access to Street View Imagery for Blind Users

盲目或视力低下的人(BLV)可能会因为对物理景观的不确定性而在陌生的环境中独立旅行。虽然大多数工具专注于原位导航,但探索前旅行援助的人通常仅提供地标和转弯指令,缺乏详细的视觉上下文。街景图像包含丰富的视觉信息,并有可能揭示大量环境细节,但对于BLV人来说仍然无法访问。在这项工作中,我们介绍了Spacecout,这是一种多模式的大语言模型(MLLM)驱动的AI代理,该代理…

[植物学•2025]印度太平洋中的jacquemontia属(Chacquemontia属(Chacquemontia)属,并描述了一种新物种Jacquemontia mohotaniensis

[Botany • 2025] A Synopsis of the Genus Jacquemontia (Convolvulaceae) in the Indo-Pacific with the Description of One New Species, Jacquemontia mohotaniensis

jacquemontia mohotaniensis staples&utaud,在钉书钉中,Butaud et halford,2025年,doi:doi.org/10.2984/78.2.3法国波利尼西亚的玛格萨斯群岛的标本进行抽象检查,在法属岛上,波利尼西亚的岛屿上的岛屿上的岛屿不存在,揭示了jac的新物种:这里描述了jacquemontia mohotaniensis,并提出其保护状况极为濒危。为了将这种新颖性放在上下文中,提供了对雅克蒙蒂亚的本地和归化的印度太平洋分类群的回顾; 14个名称被解释,并突出显示一些分类问题以供将来的研究。针对两个澳大利亚物种,J。Distigma(Ben

加速AI创新:使用Amazon Bedrock的企业工作负载的Scale MCP服务器

Accelerating AI innovation: Scale MCP servers for enterprise workloads with Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们使用亚马逊基地提供了一个集中式的模型上下文协议(MCP)服务器实现,该服务器为企业AI工作负载提供了共享的工具和资源访问权限。该解决方案使组织能够通过MCP对资源和工具进行标准化,同时通过集中式方法来维持安全和治理,从而加速AI创新。

这个益智游戏向孩子们表明他们比AI

This puzzle game shows kids how they're smarter than AI

虽然当前的人工智能聊天机器人仍然可以实现基本事实,但系统充满信心地回答,以至于它们通常比人类更具说服力。成年人,即使是那些具有深厚领域知识的律师,仍然经常为此而陷入困境。但是对于儿童来说,在文本中发现错误特别困难,因为他们通常没有上下文知识来嗅探虚假。

不确定性,学习和理性期望

The problem of unjustified assumptions

持续关注的问题是,过度关注正式的建模和统计数据可能导致忽视实践问题,并在形式上的结果中过度自信...分析解释取决于关于如何将现实映射到模型的上下文判断,以及如何将形式分析结果映射到现实中。 […]