One Document Type, a Million Files: Structured Extraction into the SQL Table RAG Queries
企业文档智能[第1卷第14C期]——一小时两人六到十个字段，以及区分真实列和稍后会破坏筛选器的列的两个信号。该文章《一种文档类型，百万份文件：将结构化提取到
Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression
输入令牌通常是大规模运行检索增强生成 (RAG) 成本的重要组成部分。本文介绍了 Amazon Bedrock 上的查询感知上下文压缩模式：检索后，较小的模型会在主模型回答之前根据查询过滤检索到的块，从而减少输入令牌和成本，同时保持答案质量。
The P-Completeness of Inverted Index Traversal: On the Complexity of Evaluating Boolean Query DAGs
现代人工智能代理越来越依赖搜索基础设施来执行复杂的神经符号推理工作流程。这些工作流程通常编译成对文本字段的深度嵌套、非单调布尔查询。然而，在处理这些结构时，倒排索引的标准查询评估策略面临着严格的理论限制。有状态迭代器模型（一次文档）在结构上受到 NC^1 公式评估的限制，在展开重新收敛逻辑时，查询复杂性会遭受最坏情况的 O(2^|Q|) 指数爆炸。相反，递归物化模型......
From Preferences to Principles: Rubric-Based Alignment for Grounded Knowledge Answers
为开放域问答设计有效的奖励信号具有挑战性，因为高质量的响应必须同时满足答案质量的多个方面，而这些方面很难用整体标量目标来捕获。我们引入了一个基于评分标准的奖励框架，该框架根据检索到的证据生成特定于查询的评分标准，并分解为多个质量维度，从而在训练后提供细粒度的监督。对三个评估轴（构图、基础和遵循指令）进行平均，我们的方法改进了......
Making the Knowledge Layer a Graph You Actually Traverse
为什么检索质量应该是系统的属性，而不是问题措辞的属性？通过对每个查询、双时态边缘和双阈值实体解析进行图遍历来重建知识层。使知识层成为您实际遍历的图的帖子首先出现在走向数据科学上。
How to connect your economic development website to business engagement
了解 Bludot 的 CRM 和商业目录如何将您的经济发展网站转变为商业信息、查询和跟进的互联中心。
健康上の問題による日常生活への影響の経年変化～国民生活基礎調査（2025年）からみた高齢層と若年層
■摘要 健康预期寿命是健康促进的重要目标，因为它是一个人在日常生活不受健康问题影响的情况下可以活多久的指标。计算中使用的项目“您的日常生活是否存在健康问题？”在全国生活状况调查中不断得到调查。 2025年调查中该项目有哪些变化？在本文中，我们将研究不同年龄段健康问题对日常生活影响的变化，并将其与之前的调查结果进行比较。 ■目录 1 - 简介 2 - 健康问题是否影响您的日常生活？ 1｜老年人改善。这种趋势在年轻人中正在恶化。 2｜年轻人住院比例和有自觉症状比例呈下降趋势。到医院就诊的患者比例正在上升。 3｜症状3，回答“对日常生活有影响”的比例较高的人 - 结论 厚生劳动省的国民生活基础调查（
Part 2: Amazon Bedrock cost attribution with Amazon Athena and CUDOS
了解如何使用 Amazon Athena 和 CUDOS 控制面板可视化和分析 Amazon Bedrock 成本归因。本文展示了如何使用 IAM 主体数据设置 CUR 2.0，按主体、项目和团队查询 Bedrock 支出，以及构建仪表板来跟踪整个组织的 AI 成本。
Beyond RAG: Task-aware knowledge compression for enterprise AI on AWS
传统 RAG 在跨越数百个文档的分析任务上遇到了上限。本文展示了如何使用 AWS 上的任务感知知识压缩 (TAKC) 将整个知识库预先压缩为特定于任务的表示形式，将它们缓存在多个保真度层，并将每个查询路由到正确的层，并使用您可以部署的开源实现。
Evaluating AI Agents: A production blueprint with Strands and AgentCore
Motorway 和 AWS 共同构建了一个端到端评估管道，将错误结果从八分之一的查询减少到五十分之一，并将问题检测时间从几小时缩短到几分钟。该管道将 Strands Agents SDK 与 Amazon Bedrock AgentCore 相结合，这是一项用于大规模部署和操作 AI 代理的完全托管服务。在这篇文章中，您将学习如何为您自己的代理构建此管道。
Accelerating Text-to-Video Generation with Calibrated Sparse Attention
最近的扩散模型可以生成高质量的视频，但运行时间很慢。这些模型中使用的基于变压器的大型骨干网受到时空注意力的瓶颈。在本文中，我们发现很大一部分令牌到令牌连接在各种输入中始终产生可以忽略不计的分数，并且它们的模式经常在查询中重复。因此，在这些情况下，注意力计算可以被跳过，对结果几乎没有影响。对于本地令牌块之间的连接，这一观察结果仍然成立。受此激励，我们...
