Improve your agent’s tool-calling accuracy with SFT and DPO on Amazon SageMaker AI
在本文中，您将了解如何结合使用监督微调 (SFT) 和直接偏好优化 (DPO) 来提高小型语言模型 (SLM) 的工具调用准确性。该示例使用 Amazon SageMaker AI 训练作业，因此您可以专注于训练代码，而不是管理自己的训练基础设施。您还将学习如何评估工具调用的准确性，并将基本模型与多个微调变体进行比较，以便您可以就模型质量做出数据驱动的决策。
Blair Invokes AI to Revive TINA, Denying TIARA
沼泽生物托尼·布莱尔的出现告诉受苦受难的公众，他们应该接受人工智能带来的更多苦难。
From idea to AI app: Creating intelligent research assistants with Strands
构建人工智能应用程序不需要机器学习 (ML) 博士学位，也不需要花费数月时间研究复杂的架构。然而，当您尝试编排多个 API 调用、管理对话状态并创建可以自行推理的代理时，就会发生这种情况。我已经看到简单的人工智能想法迅速发展成需要[...]
Who Authorized That? The Delegation Problem in Multi-Agent AI
您的人工智能代理预约了一次会议，总结了一份财务报告，并将要点通过电子邮件发送给了三位利益相关者。为此，它调用了日历代理、文档分析代理和电子邮件代理。每个人都访问内部系统，决定要包含哪些内容，并代表您采取行动。这是您的安全团队无法回答的问题 [...]
Break the context window barrier with Amazon Bedrock AgentCore
在本文中，您将了解如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter 和 Strands Agents SDK 实施递归语言模型 (RLM)。最后，您将了解如何在上下文大小没有上限的情况下处理不同长度的文档，使用 Bedrock AgentCore Code Interpreter 作为迭代文档分析的持久工作内存，以及在沙盒 Python 环境中编排次大语言模型 (sub-LLM) 调用来分析特定文档部分。
Announcing OpenAI-compatible API support for Amazon SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 推出了针对实时推理终端节点的 OpenAI 兼容 API 支持。如果您使用 OpenAI SDK、LangChain 或 Strands Agents，您现在可以通过仅更改端点 URL 来调用 SageMaker AI 上的模型。您不需要自定义客户端、SigV4 包装器或代码重写。概述 通过此次发布，SageMaker AI 端点 [...]
AWS Bedrock Agent Permissions: What You Need to Lock Down Before Go-Live
生产环境中的大多数 Bedrock 代理都在构建时使用的相同 IAM 角色上运行。该角色现在是一个常设身份，可以访问测试期间附加的任何服务，在每次执行时自动调用这些权限，而无需人工介入。潜在的风险应该是显而易见的。这是一个值得关注的团队 [...]
