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......
Deepgram deepens Amazon SageMaker AI observability with Enhanced Metrics
自托管语音 AI 需要进行可观察性权衡：驱动容量规划和成本管理的数字被锁定在供应商容器内。 Deepgram 通过两项功能缩小了 Amazon SageMaker AI 的这一差距，这些功能可将计费、使用情况和每个 GPU 指标直接存入您自己的 Amazon CloudWatch 账户中。
Best practices for applying Amazon Bedrock Guardrails to code generation workflows
在这篇文章中，我们将解释如何使用编码助手为代码生成工作流程配置 Amazon Bedrock Guardrails 以克服这些限制。借助这些最佳实践，您可以构建高效的蓝图，帮助您进行有效的容量规划和强大的安全覆盖。
