5月14日，在金属加工展览会上，Severstal-infocom、Severstal Steel Solutions和LE ROBOTICS（中国LE机器人有限公司的俄罗斯官方代表）签署了战略技术合作备忘录，旨在联合开发和实施建筑和金属加工行业的机器人系统。
约翰·洛弗尔 (John Lovell) 是一名前陆军游骑兵，后来成为创作者、农场主和畅销书创作者。洛弗尔是战士诗人协会的创始人，这是一个以价值观为基础的社区，致力于指导、准备和灵性。这四个半序列中的一半都是关于洛弗尔作为陆军游骑兵职业的结束和他向平民生活的过渡。洛弗尔概述了他早期的创业经历和婚姻的开始，并为这段关系奠定了坚实的基础。我们还了解了“战士诗社”的起源，洛弗尔现在非常成功约翰·洛弗尔后 – 七十个游骑兵如何构建了最伟大的战术教练网络之一| SRS #80 Half 3 首先出现在特种部队新闻上。
Build enterprise search for agents with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base
在这篇文章中，我们将介绍实现这一目标的三大支柱：简化的设置、更智能的检索和生产准备。我们还向您展示了用于设置知识库并从中检索的代码示例。
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
Agentic vision: Building visual intelligence with Amazon Bedrock and MCP servers
在这篇文章中，我们将引导您了解计算机视觉 MCP 服务器，该服务器阐释了这种方法，展示了 AI 系统如何通过单一标准化界面处理视觉信息并做出智能决策。这种融合将曾经复杂的集成挑战转变为简化的流程，使人工智能功能可供更广泛的应用程序和开发人员使用。
企业人工智能计划很少会因为团队缺乏强大的模型而停滞不前。故障通常出现在模型层以下，其中分散的记录、不兼容的定义、延迟的管道、薄弱的访问控制和不明确的所有权阻碍了实验系统跨业务功能可靠地运行。试点环境可以掩盖这些弱点。有限的数据集...阅读更多»《构建人工智能就绪数据战略：每个企业在扩展人工智能之前应该做什么》一文首先出现在《大数据分析新闻》上。
EEAT In SEO: How To Build Authoritative Content That Google And AI Systems Trust
了解 SEO 中的 EEAT 以及 Google 如何评估专业知识、经验、权威和信任。了解如何构建与 Google 有用内容更新相一致的权威内容，并提高搜索和 AI 驱动结果的可见性。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
NASA Unveils Technologies That Could Build the Future of the Moon and Mars
NASA 正在与 37 家公司合作开发下一代技术，使对月球和火星的长期探索成为可能。 NASA 选择了来自 37 家美国公司的 41 项提案，以帮助开发人类在月球上持续存在以及最终载人火星任务所需的技术。这些公司 [...]
From chaos to order: How the RNA world built the first cell
生命是如何从一个没有生命的星球上出现的？本文探讨了理解自然发生的科学探索，从早期地球有机分子的形成到 RNA 世界假说和原始细胞的出现。它研究了简单的化学是如何进化成第一个自我复制的生命系统的。
TuxBot v3: The IoT Botnet Built With AI – Bugs, Disclaimers and All
TuxBot v3，一个适用于 17 种架构的人工智能构建的物联网僵尸网络，附带了开发人员从未删除的 LLM 错误和安全免责声明。 Palo Alto Networks 的 Unit 42 发现了一个先前未记录的模块化 IoT 僵尸网络框架，称为 TuxBot v3 Evolution，它具有一个不寻常的细节：开发人员使用大型语言模型来编写重要部分 [...]
ScienceSoft’s HIPAA-compliant AI voice scheduler built on AWS
在本文中，您将了解 Amazon Web Services (AWS) 服务合作伙伴 ScienceSoft 如何将 Amazon Nova 2 Sonic 与 Amazon Bedrock Guardrails 集成，以构建符合健康保险可移植性和责任法案 (HIPAA) 的 AI 语音调度程序。您将了解该解决方案如何解决医疗保健调度挑战，同时维护隐私、合规性和负责任的 AI 标准，以及如何将相同的架构应用到您自己的工作流程中。
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
Transferable Skills 101: Definition, Examples, and How to Build Yours in 2026
可转移技能展示了候选人快速学习、驾驭变化以及做出超越其技术专长的贡献的能力。无论是通过实习、研究、校园领导、客户服务、医疗保健还是其他专业经验获得的，这些能力通常通过展示如何......来预测长期成功。
Building Models in Two Worlds: From Latent Constructs to Behavioral Signals
我的博士模型试图解释人们参与的原因。我的行业模型预测了谁会这么做。统计数据几乎没有变化。他们周围的一切都是如此。《在两个世界中构建模型：从潜在构造到行为信号》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Real-World SQL Projects to Build Your Data Portfolio
通过这些实用的 SQL 项目构建更强大的数据组合，涵盖客户流失、数据仓库、销售分析、银行细分和医疗保健分析。
梵蒂冈城，7 月 13 日 (IPS) - 在广岛和长崎的原子弹爆炸将人类带入核时代八年多之后，世界正在面临另一场技术革命，其后果远远超出了科学和工业的范围。阅读全文，“从核时代到人工智能时代：人类能否构建新的和平架构？”，参见 globalissues.org →
How KTern.AI built agentic AI for SAP on Amazon Bedrock AgentCore
从传统的软件即服务 (SaaS) 平台演变为下一代代理 AI 平台意味着需要在长期运行的企业程序中协调多个专业代理。每个代理都以持久的上下文、安全的工具访问和生产级的可靠性进行操作。我们使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了该系统。这篇文章将介绍我们如何构建它、我们构建了哪些代理以及为客户带来的结果。
Long Context Isn’t Free — I Built a Safe Prompt-Pruning Layer That Makes LLM Systems Work
法学硕士不会因为忘记而失败，而是因为记得太多而失败。随着对话的增长，提示会积累冗余和低价值的令牌，从而增加成本和延迟，同时默默地降低输出质量。本文介绍了一个确定性的提示修剪层，它可以在不破坏依赖关系的情况下减少令牌的使用，并由真正的基准测试和经过生产测试的设计提供支持。 文章《长上下文不是免费的——我构建了一个使 LLM 系统工作的安全提示修剪层》首先出现在《走向数据科学》上。
