詹姆斯·韦伯（James Webb）太空望远镜已经达到了另一个里程碑，捕获了最冷和最古老的系外行星之一的直接形象。
曾经有一段时间共和党人对地方和州政府而不是联邦政府支持。不再。 “诺姆说，国民警卫队的占领是为了使洛杉矶从其市长和州长中'解放'''是否想知道洛杉矶和加州的公民是否知道他们需要“解放”，以及他们是否认为[…] WWSD后（斯大林会做什么）？首先出现在愤怒的熊身上。
WSMR celebrates Army’s 250th birthday
白色沙滩导弹射击庆祝了陆军250岁生日，并于6月12日在总部举行了蛋糕切割仪式。美国陆军的250岁生日Cel ...
WSMR welcomes Command Sgt. Maj. Hermes Acevedo
命令中士。 Hermes F. Acevedo少校承担了新的白沙导弹范围的责任
JWST spots newly forming, and cloudy exoplanets
詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）窥探了两个小行星 - 被称为系外行星 - 绕着年轻的太阳般的恒星绕过，只有310光年。这位名为YSES-1的星星以前被认为具有两个旋转的天体，创造性地命名为YSES-1 B和YSES-1 c。但是现在，在JWST的帮助下，研究人员说，两个系外行星之一的气氛充满了尘土飞扬的云层，而另一个则被一个磁盘包围，这表明新形成的星球。
Run small language models cost-efficiently with AWS Graviton and Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们通过将预建的容器扩展到与AWS Graviton实例兼容，演示了如何在Sagemaker AI上部署小语言模型。我们首先提供解决方案的概述，然后提供详细的实施步骤以帮助您入门。您可以在GitHub存储库中找到示例笔记本。
Unlocking the power of Model Context Protocol (MCP) on AWS
，由于生成AI公司投资开发其产品，我们已经见证了模型能力的显着进步。诸如Anthropic的Claude Opus 4＆Sonnet 4和Amazon Nova之类的语言模型可以推理，写作并产生越来越复杂的响应。但是，即使这些模型变得更强大，它们也只能起作用[…]
Build a scalable AI assistant to help refugees using AWS
丹麦人道主义组织贝瓦尔乌克兰（Bevar Ukraine）开发了一个综合的虚拟生成性AI驱动的助手，名为Victor，旨在满足乌克兰难民的紧迫需求，这些难民将整合到丹麦社会中。本文详细介绍了我们使用AWS服务的技术实施，以创建可扩展的多语言AI助手系统，该系统在维护数据安全和GDPR合规性的同时提供自动帮助。
May Recap: New AWS Services and Privileged Permissions
2025年5月结束时，我们又回到了AWS特权许可更新和服务级别的最新综述，以重塑云安全性。跟踪这些变化至关重要，因为新引入的权限通常可以深入访问关键服务，这是针对横向移动，数据暴露和逃避安全控制的风险的门。 […]
Global Imbalances as Global Recession EWS?
ews =“预警系统”。 Jamel Saadaoui有一个有趣的博客文章，研究了GDP余额中位数的中位数账户（即，当它变得非常负面时，-2％至-4％）预示了Kose等人定义的全球衰退。 （2020）。资料来源：Saadaoui（2025）。正如萨杜伊（Saadaoui）所指出的那样，没有完美的记录 - 有[…]
B-1B Lancer WSO Logs 5,000 Hours on Strategic Bomber
B-1B武器系统官员兼第345炸弹中队的指挥官Alvarez中校加入了一名在B-1B中积累了5,000多个飞行时间的机组人员。武器系统官员（WSO）和第345炸弹中队的指挥官埃里克·阿尔瓦雷斯中校（Eric Alvarez中校）飞行了来自德克萨斯州Dess的B-1B Lancer Bomber […] B-1B后B-1B Lancer WSO logs 5,000小时在战略炸弹袭击中，这是战略炸弹袭击的第一位。
Architect a mature generative AI foundation on AWS
在这篇文章中，我们概述了建立了良好的生成AI基础，深入研究了其组成部分，并提出了端到端的视角。我们查看不同的操作模型，并探讨了这些基础如何在这些边界内运作。最后，我们提出了一个成熟模型，该模型可帮助企业评估其演化路径。
Revolutionizing earth observation with geospatial foundation models on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何将领先的GeoFM（Clay Foundation的Clay Foundation模型在拥抱面上可用）如何用于大规模推断和在Amazon Sagemaker上进行微调。
Well, That Was Interesting – About Last Night’s WSFCS BOE Meeting
在最近在学区最近的预算危机中，可能是第一次尝试透明度，WSFCS教育委员会似乎终于在不断增长的财务暴风雨中打破了沉默。感觉好像已经晚了两个月了。您可以观看会议的广播……继续阅读好，这很有趣 - 关于昨晚的WSFCS BOE会议
WSMR employees participate in mentorship seminar
白沙导弹范围员工参加了一项指导研讨会，作为5月21日在专业人士的国防学习证书计划的一部分...
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，
Transforming LLM Performance: How AWS’s Automated Evaluation Framework Leads the Way
大语言模型（LLMS）正在迅速改变人工智能（AI）的领域，从客户服务聊天机器人到高级内容生成工具。随着这些模型的规模和复杂性的增长，确保其产出始终是准确，公平和相关的变得更具挑战性的。为了解决此问题，AWS的自动评估框架提供了[…]转换LLM绩效的帖子：AWS的自动化评估框架如何首先出现在Unite.ai上。
