Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium
在这篇文章中，我们演示了如何使用VLLM进行可扩展推理，并使用AWS深度学习容器（DLC）来简化模型包装和部署。我们将通过结构化的提示来产生兴趣扩展，将其编码为嵌入，用Faiss检索候选者，应用验证以保持结果的扎根，并以科学实验的形式构成寒冷的挑战 - 对LLM和编码器配对进行基础，并在建议级别上快速迭代，并显示出清晰的ROI
Benchmarking Amazon Nova: A comprehensive analysis through MT-Bench and Arena-Hard-Auto
MT Bench和Arena-Hard的存储库最初是使用OpenAI的GPT API开发的，主要采用GPT-4作为法官。我们的团队通过将其与Amazon Bedrock API集成来扩大其功能，以便使用Anthropic的Claude Sonnet在Amazon上担任法官。在这篇文章中，我们使用MT-Bench和Arena-Hard同时将Amazon Nova模型与通过Amazon Bedrock提供的其他领先的LLM进行比较。
今天，我们很高兴介绍杰米尔·萨杜伊（Jamel Saadaoui）（巴黎大学8-Vincennes）撰写的来宾贡献。这篇文章基于同一标题的论文（Aizenman，Ito，Park，Saadaoui和Uddin，2025年）。 1。在过去的20年中，世界经济遭受了两个主要危机：2008 - 2009年的全球金融危机（以下是GFC）[…]
AI Adoption In 2025: What You Can Learn From Law Firms' Cautious Approach
本文探讨了法律公司在2025年被认为是AI采用的方法，其他行业可以从中学到什么。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
LLMs Continue to Evolve. So Should Your Skill Set.
本周，我们重点介绍了围绕大型语言模型的新兴主题和技术的三篇文章。LLMS继续发展。您的技能也应该如此。首先出现在数据科学上。
Why Hawks See What Humans Can’t: The Science of Hawk Super Vision
曾经想知道鹰队如何从远处飙升和发现猎物？鹰是属于偏头痛家族的猛禽，其特征是尖锐的爪子，钩喙和敏锐的视力。他们的伸缩眼睛和闪电般的反射使它们成为大自然的终极，毫不费力的优雅猎人，到处都是耀眼的天空观察者。一百万个光感受器，内置的伸缩眼睛的眼睛，双窝，紫外线，紫外线和四型视觉，以及专门的神经处理，让老鹰队从上面的数百英尺上占据小prey prey tiny prey fore fore fore fore fore fore英尺。无论您是生物学的学生，野生动植物爱好者，观看鸟观察者，还是只是对大自然的奇迹感到好奇，这篇文章都适合您。它揭示了鸟类视野的非凡世界。发现为什么鹰看到人类想念的东西。今天开
「縮みながらも豊かに暮らす」社会への転換（２）－SDGs未来都市計画から読み解く「地域課題」と「挑戦」の軌跡
■总结本文将考虑到区域振兴1.0中出现的问题，并根据“ SDGS Future Cities”政策组织和分析经济，社会和环境问题以及倡议，这是该政策的核心，通过全国各地的206个鸟类观点。在第一篇文章中，“区域振兴2.0的进展行动，可持续发展目标未来的城市规划的理解”，我们概述了自2018年以来可持续发展目标的现状未来城市政策的现状，但是SDGS未来的Urban Initiatives将再次始于每个地区的特征和问题，并旨在与各个方面的公司和各个方面的业务和各个方面的综合企业和各个方面的合作，构成各个方面的新价值。为了结论首先，分析揭示了对每个地区的问题和多种方法的多层认可，这些问题不能被传统的
#RoboCup2025: social media round-up part 2
Robocup2025于7月15日至21日在巴西的萨尔瓦多举行。该活动看到大约3000名参与者参加了各个联赛。在我们的第一篇社交媒体综述帖子中，我们看到了团队在活动的最初几天所做的事情。在第二篇文章中，我们看一下动作[…]
#RoboCup2025: social media round-up part 2
Robocup2025于7月15日至21日在巴西的萨尔瓦多举行。该活动看到大约3000名参与者参加了各个联赛。在我们的第一篇社交媒体综述帖子中，我们看到了团队在活动的最初几天所做的事情。在第二篇文章中，我们看一下动作[…]
Премьер-министр Украины Свириденко встретилась с послами G7
乌克兰尤利亚·斯维里德科（Ulia Sviridenko）的总理会见了七大国家（G7）国家的大使，讨论该国通过限制乌克兰国家反腐败局（NABU）和专门的反腐败检察官办公室（CAP）的法律。她于7月23日在社交网络X上写了这篇文章。 div>
Can AI Be a Learning Partner? Rethinking the role of generative AI
想象一下，您刚刚为学生分配了有关他们已阅读或最近完成的项目的反思性文章。最终，您开始筛选提交内容，但您会注意到与往年有一些明显的差异。例如，几篇文章是精打细算但有点通用的，并没有过度精致的语气[…]帖子可以成为学习伙伴吗？重新思考生成AI的作用首先出现在教育工作者室。
Customize Amazon Nova in Amazon SageMaker AI using Direct Preference Optimization
在纽约市的AWS峰会上，我们为亚马逊Nova Foundation Models推出了一套全面的模型定制功能。作为现成的食谱Onamazon Sagemaker AI可用，您可以在模型培训生命周期中使用它们来适应Nova Micro，Nova Lite和Nova Pro，包括预训练，监督微调和对齐方式。在这篇文章中，我们提出了一种简化的方法来自定义Sagemaker培训工作中的Nova Micro。
Driving Modern Learning With A Personalized Digital Environment
传统的教育和培训模式不再足以满足学习者和组织不断增长的需求。随着远程工作，全球团队以及快速变化的技术的兴起，现代学习者需要适合其独特目标的灵活，引人入胜和个性化的体验。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
Multi-tenant RAG implementation with Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service for SaaS using JWT
在这篇文章中，我们引入了一种解决方案，该解决方案使用OpenSearch Service作为多租户RAG中的向量数据存储，使用JWT和FGAC实现数据隔离和路由。该解决方案结合使用JWT和FGAC来实现严格的租户数据访问隔离和路由，因此需要使用OpenSearch服务。
Enhance generative AI solutions using Amazon Q index with Model Context Protocol – Part 1
在这篇文章中，我们探讨了结合亚马逊Q索引和MCP的最佳实践和集成模式，使企业能够构建安全，可扩展且可操作的AI搜索和重新校正架构。
Heather Cox Richardson: Trump Distractions from Epstein Files Are Not Working
希瑟·考克斯·理查森（Heather Cox Richardson）在这篇文章中提出了两个重要的观点：我想知道：我们如何在这种疯狂中再生存3年和一半？不管特朗普做什么或说什么，他都会担任总统。控制众议院和参议院的共和党人无论如何都不会弹each他。他的Lapdogs橱柜[…]
Three Accessible Ways To Search For & Find My “Best” Lists
（注意：我将定期发布同一篇文章，以提醒常规读者，并告知较新的读者如何访问我的“最佳”列表）正如普通读者所知道的那样，我大约有2,200个分类和定期更新的“最佳”列表。您可以在此处找到所有这些类别。 […]
