优化代理系统提示Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore优化将生产跟踪转化为建议的配置更改，然后在升级之前对其进行验证。该发布帖子的这份技术伴侣解释了系统提示优化器的反射器引擎如何工作，并分享了单代理和子代理反射器的基准结果。
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使用Amazon Bedrock Data Automation构建无服务器的PRI编辑管道
了解如何使用Amazon Bedrock Data Automation和自定义蓝图、AWS Step Functions和AWS Lambda，从扫描文档中大规模自动化端到端PRI检测和编辑。自定义蓝图以字段级精度编辑敏感字段，而令牌匹配质量检查可以提高降级文档和手写文档的召回率。
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NVIDIA Vera Rubin NVL72在MLPerf Inference v6.1中提供领先的性能
系统性能、高效的基础设施扩展和持续的软件优化是决定人工智能推理经济性的关键杠杆。更高的系统性能意味着生成更多的代币，从而带来更高的收入。高效的扩展意味着吞吐量随着硬件的添加而成比例增长，大规模为用户提供服务所需的资源更少。持续优化意味着从基础设施投资中产生更多价值。[…]
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Emerald AI、谷歌和英伟达成立联盟，推进灵活的人工智能数据中心
人工智能工厂是智能时代的基础设施。负责任地扩展它们将不仅取决于整个电网的创新，也取决于数据中心内部的创新。今天，Emerald AI、谷歌和英伟达宣布成立人工智能能源管理联盟（AEMA），这是一个首创的联盟，致力于推进数据中心的发展，使其能够动态管理其电力使用[.]
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如何将人工智能的使用与商业价值联系起来
了解ChatGPT Work和Codex分析如何帮助团队了解人工智能的使用和支出、识别培训需求并将采用与业务成果联系起来。
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工人如何开启新的工作方式
新的OpenAI经济研究展示了工人如何在传统角色之外使用人工智能，以及哪些新活动成为他们工作中重复出现的部分。
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曼彻斯特大学使用NVIDIA Earth-2预测英国各地的空气污染
空气污染是一种严重的公共健康风险，在英国估计造成3万人死亡。去年独自一人数据驱动的见解可以提供帮助，但使用传统的基于化学的模型计算空气质量是昂贵的，这限制了它们的详细程度和运行频率。David Topping，一位在[…]
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“现在我们可以知道一切，做任何事情，”黄詹森在Dreamforce说道
什么都知道做任何事情.这是英伟达创始人兼首席执行官黄延森周二在Salesforce Dreamforce上传达的信息，他与首席执行官马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）一起登台亮相，恰逢Salesforce首个CRM推理模型Koa的发布，该模型基于英伟达Nemotron 3 Super。黄不仅仅是上台。他走进了[.]
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从兆瓦到代币：NVIDIA如何最大限度地提高人工智能工厂的产量
在硅谷八月一个闷热的夜晚，随着太阳落山，空调负荷激增，硅谷电力公司向一家人工智能工厂发送了调整耗电量的信号。Varun Sivaram和大约四十人一起观看Zoom节目--他在Emerald AI的团队在旧金山会议室里，工程师们[.]
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AI Infra峰会：NVIDIA Vera Rubin和DS X平台进步展示优化AI工厂每瓦代币的能源效率
NVIDIA超大规模和高性能计算副总裁Ian Buck周二在AI Infra Summit上就AI工厂效率发表了讲话，该峰会在圣克拉拉会议中心举行，已演变为基础设施技术的Coachella。在拥挤的观众面前-今年有超过8，000名与会者，去年有3，500人- [...]
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使用Amazon Bedrock提示缓存优化成本和延迟
当您重复向基金会模型发送相同的上下文时，Amazon Bedrock中的提示缓存可以将输入令牌成本降低高达90%。这篇文章使用Converse API介绍了六种实用的提示缓存场景：消息内容、系统提示符、工具定义、混合TLR、租户隔离和LangChain集成。
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通过Amazon SageMaker无服务器模型定制构建人工智能驱动的产品标签系统
手动标记数千个目录产品是缓慢且不一致的。本演练展示了如何在Amazon SageMaker无服务器模型定制上通过监督微调（SFT）和具有可验证奖励的强化学习（WLVR）来定制Qwen 3 -8B，然后将其部署以进行同步推理以构建具有成本效益的产品标签系统。
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宣布Amazon SageMaker AI培训工作的实例首选项列表
Amazon SageMaker AI现在提供培训和处理作业的实例偏好列表。指定最多五种实例类型的有序列表，SageMaker AI会在具有可用容量的第一种类型上自动启动，从而消除手动再试循环和容量监视脚本。
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人工智能适用于每种语言的每个人
不同语言的几个单词的动画慢慢地掠过
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构建人工智能加速科学并改善生活
B卷显示不同的环境和人员，包括教室里的老师和学生以及医生身边的病人