了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
NVIDIA A100 vs. H100: Choosing the Right GPU for Your AI Workloads
比较NVIDIA A100与H100 GPU。了解AI和HPC工作负载的关键架构差异，性能基准和部署注意事项。
在这篇文章中，我们提出了一个完整的解决方案，用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上使用AWS深度学习容器（DLC）建立安全，可扩展和高效的基础架构。
Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP
This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM
End-to-End AWS RDS Setup with Bastion Host Using Terraform
了解如何使用Terraform自动化安全的AWS基础架构 - 包括VPC，公共/私人子网，MySQL RDS数据库和用于安全访问的堡垒主机。端到端的AWS RDS设置与Bastion Host的邮政为bastion主机，使用Terraform首先朝向数据科学。
Ny AI-arkitektur från Sapient Intelligence ger 100 gånger snabbare resonemang än LLM:er
智慧智能开发了一种新的AI体系结构，称为层次推理模型（HRM），其实现的推理比传统的大型语言模型（LLM）快100倍。人力资源管理（HRM）模仿了人脑的推理和计划方式，这意味着它在同一级别上的性能，有时比在复杂的推理任务上的语言模型更好，即使它[…] Sapient Intelligence的新帖子AI阶段的新AI架构提供了比LLM更快的100倍：您的首次出现在AI新闻中。
Uber Unveils Multi-Cloud Secrets Management Platform to Secure 150,000+ Credentials
Uber揭示了其内部开发的多云秘密管理平台的详细信息，旨在应对在其庞大的分布式基础架构中管理150,000多个秘密的安全挑战。该平台代表了大规模技术公司在多云环境中使用凭证安全性的重大发展。由Claudio Masolo
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
Alphabet Inc.报告说，第二季度的收入强劲，超过了华尔街的预期，收入增加了14％，达到964亿美元。在广告和云业务增长的推动下，该公司正在大量投资于AI基础架构。尽管面临着反托拉斯的法律压力和来自AI驱动的平台的竞争，但Google旨在集成AI以增强其搜索功能。
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。
Beyond accelerators: Lessons from building foundation models on AWS with Japan’s GENIAC program
2024年，经济，贸易和工业部（METI）推出了生成的AI Accelerator Challenge（GenIAC），这是一项日本国家计划，该计划通过为公司提供资金，指导和大量计算资源来提高生成AI的基础资源（FM）开发。 AWS被选为Geniac第二周期的云提供商（周期2）。它为12个参与组织提供了基础架构和技术指导。
GAO发现美国的电动汽车数量近年来有所增加，但是根据国会研究服务局的说法，有限的充电器网络为他们采用的障碍带来了障碍。能源部（DOE），运输部（DOT）和能源与运输联合办公室（联合办公室）广泛合作，以推动电动汽车充电基础设施。例如，DOE和DOT在2021年记录了他们如何使自己的资源和专业知识保持在建立联合办公室以促进支持充电基础架构的联合办公室。向国家电动汽车基础设施公式计划所资助的收费站联合办公室在协调全国电动汽车网络方面的关键作用，以提供一项国家的网络，以通过Songuting Incortings Issestions努力，从而发挥了关键作用。大多数利益相关者GAO在2023年和202
Anduril wins $100M deal to build US Army’s next-gen C2 ecosystem
Anduril计划在不到一年的时间内将来自刮擦的原型C2架构与一组技术公司一起提供给美国陆军部门。
AI in AWS? Lock Down IAM First
AWS BEDROCK使云团队易于构建和部署生成的AI应用程序。只需单击几下，开发人员就可以站起来可以查询公司数据，自动化工作流以及与AWS服务互动的代理。但是这些新功能引入了新的风险。当AI代理进入基础架构的那一刻，您需要[…]
Константин Мушовец: хакеры активно используют AI и OSINT для создания индивидуальных сценариев атак
SOC网络安全网络安全中心主任Konstantin Mushovets向Tadviser讲述了网络bor的新趋势，公司的典型错误以及对事件的专业反应的重要性。以下是面试中关键这些论文的简短挤压。在过去的2 - 3年中，控制论景观发生了什么变化？如果我们谈论入口点，那么原则上，近年来没有任何改变：所有相同的网络钓鱼邮件，剥削脆弱性和恶意软件。但是攻击的目标已经不同。现在，出于勒索的目的，更常见地捕获了基础设施管理和获取敏感信息的访问，以及对政治潜台词的攻击。损害的规模已大大增加。 hacques-在服务黑客服务中的关节情报正在积极使用AI，例如，在伪造老板类型的攻击中。 OSINT工具被广泛
Building End-to-End Data Pipelines: From Data Ingestion to Analysis
查看此实用指南，以设计可扩展，可靠和洞察力驱动的数据基础架构。
这篇文章与Nvidia的Andrew Liu，Chelsea Isaac，Zoey Zhang和Charlie Huang共同撰写。 Amazon Web服务（AWS）上的DGX Cloud代表了民主化获得高性能AI基础架构的重大飞跃。通过将NVIDIA GPU专业知识与AWS可扩展的云服务相结合，组织可以加速训练时间，降低操作复杂性并解锁[…]
Accelerate generative AI inference with NVIDIA Dynamo and Amazon EKS
这篇文章介绍了Nvidia Dynamo，并解释了如何在Amazon EKS上设置它以进行自动缩放和简化Kubernetes操作。我们提供了动手演练，该演练使用AWS Labs在EKS GitHub Repo上的AI上使用NVIDIA Dynamo蓝图来提供基础架构，配置监视并安装NVIDIA DYNAMO操作员。
