Building a Foundation Stack for General-Purpose Robots
本文由 X Square Robot 为您带来。大型语言模型为人工智能提供了可行的方案。在广泛的数据上预训练大型模型，一般能力随之而来。机器人技术没有这样的秘诀。机器人系统长期以来都是由单独的感知、规划和控制部件组装而成，这些部件很少能增加机器人可以从一项任务转移到另一项任务，或从一台机器转移到另一台机器的智能。实体人工智能的核心问题是找到等效的配方，而该领域尚未就它是什么达成一致。X Square Robot，一家中国实体人工智能公司，下了一个异常明确的赌注。它认为，配方是一个集成堆栈，涵盖机器人学习的数据、预测物理世界变化的世界模型，以及将感知、规划、推理和决策结合在一起以生成可执行机器人
Your identity stack was built for two kinds of actor. Agents are a third.
您的身份堆栈是为两种参与者构建的。代理商是第三位。一名工程师本周将一个代理运送到生产环境。它需要调用内部 API，因此它使用工程师环境中已有的密钥。代理运行。它现在还拥有工程师拥有的所有权限。那就是......您的身份堆栈帖子是为两种演员构建的。代理商是第三位。首先出现在 DataRobot 上。
The L&D Tech Stack Has A Blind Spot—And It's Costing Teams 30% Of Their Week
现代 L&D 堆栈仍然依赖电子表格、电子邮件和手动跟进。了解无代码工作流程自动化如何帮助 L&D 团队消除操作盲点、自动化合规性和入职培训，并节省宝贵的时间。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Too Many Tools, Not Enough Impact: Districts Rethink Their Edtech Stacks
质量重于数量：各地区已经开始对数字工具进行重新审查，作为课程审查和预算削减的一部分......
Building a restaurant telephony AI host with Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Nova 2 Sonic
在这篇文章中，我们将向您展示如何构建一个语音订购系统，该系统可以接听电话号码并接受从问候到确认的订单。该系统使用 Amazon Bedrock AgentCore 托管和运行代理，并使用 Amazon Nova 2 Sonic 进行实时语音，并通过模型上下文协议 (MCP) 连接到餐厅后端。本演练涵盖使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 部署完整堆栈，以及通过 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 AWS Fargate 上的会话启动协议 (SIP) 网关将电话呼叫桥接至代理。当电话仍在响铃时，它还能温暖座席会话，因此呼叫者永远
Don’t Neglect the Operational Groundwork
自主代理的移动速度超过了现场管理它们的能力，要追赶上来需要的不仅仅是更好的提示或更大的沙箱。在 O’Reilly 最近的 AI Superstream 上，重点关注 OpenClaw 以及更广泛的本地运行和自托管 AI 代理生态系统，五位发言者分别在堆栈的不同层工作，探索了模式 [...]
Multilingual Semantic Retrieval for Apple Music Search
Apple Music 以数十种语言为 150 多个店面的听众提供服务，其目录每天都会增加数十万首新曲目。在这种规模下，拼写错误、音译和跨语言查询的搜索召回成为会话质量的主要驱动因素，特别是对于占唯一查询大部分的尾部查询。我们提出了一个基于 305M 参数暹罗双编码器的多语言语义检索系统，该编码器根据 GTE 多语言基础进行了微调，并具有课程安排的多目标训练。该模型通过...集成到搜索堆栈中
CROSSPOST: BEN THOMPSON: An Interview with Om Malik About Tech’s History & Future
透过时间和无知的面纱，通过掌握技术堆栈当前的深层状态来展望未来 24 个月：Om Malik 作为分析师阅读芯片、网络的详细状态......
在过去的一年里，我审查了大约两打组织的企业代理架构，其中包括银行、零售商、医疗保健系统和一些监管机构。架构图确实令人印象深刻。有 MCP 网关、工具注册表、矢量存储、编排器、策略引擎和可观察性堆栈的框。有[...]
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。
