Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore
AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制，现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。
Agent Seer: Synthesizing Scenarios from Specification Understanding
评估使用外部工具的 AI 代理需要真实的测试场景，以捕获从业者如何组合工具并迭代对话轮次。手动构建此类场景需要深厚的领域专业知识，无法跨工具生态系统扩展，并且生成无法跟踪不断发展的 API 的静态基准。我们观察到工具规范（函数名称、自然语言描述和类型化参数模式）已经编码了足够的语义信息，可以合成真实的评估场景，而无需手动管理或实时工具执行。先知特工…
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
NLP in 2026: Trends, Use Cases & Future of Language AI | Shaip
每天，您的组织都会产生堆积如山的文字。支持票据、合同、临床记录、客户评论、电子邮件、通话记录。大约 80% 的企业数据以这样的非结构化文本形式存在——直到最近，几乎没有一个数据可以进行大规模分析。它就在那里。自然语言处理改变了这一点。到 2026 年，随着大型语言模型承担重任，NLP 已经从一个小众研究领域变成了几乎所有你接触到的人工智能产品背后的引擎。市场反映了这一点：分析师预计 NLP 将从 2025 年的约 $37-51B 增长到 2030 年代初期的 $190-250B，并且 78% 的组织已经报告在其业务中使用人工智能。那么今天的 NLP 到底是什么，它实际上是如何工作的，以及它的发
大型语言模型 (LLM) 在广泛的自然语言处理 (NLP) 任务（包括文档处理和代码生成）上取得了最先进的性能。自回归语言模型（ARM）根据所有先前的标记顺序生成标记，一直是法学硕士的主要范例。虽然这些模型在一系列下游任务中实现了高精度，但由于下一个令牌预测中固有的顺序依赖性，它们表现出较低的算术强度。最近，扩散语言模型 (DLM) 已成为一种有前途的......
Announcing the Agentic Catalog Experience in Amazon Quick
Amazon Quick 推出了 Agentic Catalog Experience，这是一种由 AI 驱动的工作流程，可供数据管理者以自然语言发现上游目录资产，并使用继承的语义自动创建数据集和主题。 AWS Glue Data Catalog 和 Databricks Unity Catalog 现已推出预览版。
以下文章最初发表在 Drew Breunig 的博客上，经作者许可在此重新发表。借助自然语言界面，人工智能应用程序可以快速原型化。你用英语写下你想要的东西，把它交给前沿模型，一个下午就会出现一个工作原型。这是非常强大的[...]
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
Cascade Reading 的 Jack Dempsey 提供了使用和选择自动文本格式进行语言学习的快速指南 虽然语言是自然习得的，但书面语言是人类的发明，需要明确的指导。除了核心语言信号本身之外，自然语言还提供了多种意义线索，例如语调/韵律、音高、肢体语言，[…]后格式化语言首先出现在语言杂志上。
