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在 Amazon Bedrock 上推出 Gemma 4 模型

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。

构建 Supercharger:Rocket Close 如何利用代理 AI 优化游戏操作

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。

使用 Amazon Quick 和 Cisco Webex MCP 服务器构建会议准备和后续助理

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。

使用 Agent-EvalKit 系统地评估 AI 代理

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。

更快地发现趋势,更智能地排序:在 Amazon Quick 中解锁迷你图和自定义排序

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。

免提第一时间通知损失:使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具进行智能索赔受理

Hands-free first notice of loss: Using Strands Agents and Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool for intelligent claims intake

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。

在 Amazon SageMaker AI 上使用 NVIDIA Isaac Lab 扩展机器人强化学习

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。

使用 Amazon Quick 和 New Relic 构建代理事件分类助手

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 会员现在可以在线购买汽车 - 并获得价值 1,500 美元的礼品卡

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。