Prose2Policy（P2P）是一个基于LLM的实用工具，它将自然语言访问控制策略（NLACP）转换为可执行的Rego代码（开放策略代理（OPA）的策略语言）。它提供了一个模块化的端到端管道，可以执行策略检测、组件提取、模式验证、linting、编译、自动测试生成和执行。 Prose2Policy 旨在弥合人类可读访问要求和机器可执行策略即代码 (PaC) 之间的差距，同时强调部署可靠性和可审核性。我们在 ACRE 上评估了 Prose2Policy...
10 Great Books If You Want To Learn About Natural Language Processing
自然语言处理（NLP）是人工智能的核心部分。有很多文献涵盖了这个主题。但是如何才能找到有关 NLP 的最佳书籍呢？一个简单的解决方案是询问专家。这就是为什么我们准备了关于 NLP 的十大必读书籍（和电子书！）清单。如果您想了解自然语言处理，我们相信 [...]Artykuł 10 本好书 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
7 Key Benefits Of Using Natural Language Processing In Business
自然语言处理（NLP）是人工智能最重要的组成部分之一。世界各地的公司越来越多地投资于基于 NLP 的解决方案。为什么会这样呢？因为他们看到了商业潜力。如果您怀疑该技术能否使您的组织受益，让我们看看我们是否可以改变您的想法。这是 […]Artykuł 在商业中使用自然语言处理的 7 个主要好处 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
Juro Launches Operator Contract Chat
Juro 推出了 Operator，它提供自然语言“对企业合同和数据的对话访问”，以显示关键信息。这家专注于内部的公司...
SQUIRE: Interactive UI Authoring via Slot QUery Intermediate REpresentations
前端开发人员创建 UI 原型来评估替代方案，这是一个反复迭代和细化的耗时过程。生成式 AI 代码助手只需通过聊天界面提示即可实现快速原型设计，而无需编写代码。然而，虽然这种交互为开发人员提供了灵活性，因为他们可以编写他们想要的任何提示，但它使得控制生成的内容变得具有挑战性。首先，自然语言本身可能含糊不清，使得开发人员很难准确地传达他们的意图。其次，模型可能会做出不可预测的响应……
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act
在这篇文章中，我们演示了如何通过 QA Studio 实施代理 QA 自动化，QA Studio 是使用 Amazon Nova Act 构建的参考解决方案。您将了解如何用自然语言定义自动适应 UI 更改的测试，探索大规模可靠地执行测试的无服务器架构，并获取适用于您的 AWS 环境的分步部署指南。
Use RAG for video generation using Amazon Bedrock and Amazon Nova Reel
在这篇文章中，我们探索通过 VRAG 生成视频的方法，将自然语言文本提示和图像转换为接地气的高质量视频。通过这个完全自动化的解决方案，您可以从结构化文本和图像输入生成逼真的、人工智能驱动的视频序列，从而简化视频创建过程。
Genora AI Chatbot App Review: Feature Set and Subscription Pricing
Genora AI 的结构允许不受限制的表达，同时保持清晰度和易用性。它是为那些喜欢动态交互并根据对话方向而不是保持静态调整其行为的人工智能系统的人而构建的。了解 Genora AI 的运作方式 Genora AI 使用复杂的自然语言智能，根据用户的沟通方式生成自适应回复。对话可以是连续的、灵活的，而不是分段的。随着时间的推移，它会从重复出现的模式中学习，保持对话记忆，并创建比传统自动化系统更接近于与角色互动的互动。什么可以[...]
Secure AI agents with Policy in Amazon Bedrock AgentCore
在本文中，您将了解 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略如何创建一个独立于代理自身推理运行的确定性执行层。您将学习如何将业务规则的自然语言描述转化为 Cedar 策略，然后使用这些策略来实施细粒度的身份感知控制，以便代理仅访问其用户有权使用的工具和数据。您还将了解如何通过 AgentCore Gateway 应用策略，在运行时拦截和评估每个代理到工具的请求。
