亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
Anthropic Claude 4 现已在 Amazon Bedrock 中正式可用!
Anthropic 推出下一代 Claude 模型 OPUS 4 和 Sonnet 4,模型专为编码、高级推理 […]
在 Amazon SageMaker 上部署通用 LLM API 接口服务
通过 OpenAI Compatible API 方案实现 Amazon SageMaker Hosting 发布 OpenAI 兼容的 API
Amazon Bedrock 助力 SolveX.AI 构建智能解题 Agent,打造头部教育科技应用
关于 SolveX.AI SolveX.AI 是一款由 PIGEON LIMITED 开发的教育类应用,在教育 […]
基于 Amazon Q Developer CLI 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现智能问答系统
本文详细分享如何利用 Amazon Q Developer CLI(以下简称 Q CLI) 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases(以下简称 Bedrock KB) 快速构建端到端的智能问答系统。我们将从网页爬取 FAQ 开始,到构建高效知识库,实现全流程自动化,帮助企业轻松迈入 AI 客户服务新时代。
翰德 Hudson 携手亚马逊云科技,基于 MCP Agent 重塑智能招聘新范式
本文分享翰德 Hudson 与亚马逊云科技合作,通过 MCP(Model Context Protocol)协议构建标准化多 Agent 工具调用框架,实现简历解析、岗位匹配、候选人洞察等功能模块的动态协同。依托亚马逊云科技的 AI 服务与 Serverless 架构优势将日均简历处理效率提升 150%。
AWS 一周综述:Strands Agents、AWS Transform、Amazon Bedrock Guardrails、AWS CodeBuild 等(2025 年 5 月 19 日)
近期活动精彩纷呈! 上周我参加了意大利的人工智能周活动。本周我将前往苏黎世参加瑞士 AWS Community […]
正式发布 AWS Transform for .NET — 首个用于大规模现代化 .NET 应用程序的 agentic AI 服务
我以 .NET 开发人员的身份开启职业生涯,并见证了 .NET 在过去几十年的发展。和你们中的许多人一样,我也 […]
准确率从 19% 提升至 95%!文本审核模型优化的三个阶段实践(下)
在之前的文章中,我们详细阐述了大模型文本审核模型优化项目的前两个阶段。第一阶段通过数据分析与初步优化,成功将误判率从 81.9% 降至 11.47%;第二阶段借助误判分类与提示词工程,进一步将误判率降低至 0%。然而,这些方法也暴露出系统复杂、维护成本高、扩展性差等问题。本文将聚焦于项目的第三阶段 —— 模型微调方案,介绍如何通过训练专门的文本分类模型,为审核系统打造更简洁、高效的长期解决方案。
准确率从 19% 提升至 95%!文本审核模型优化的三个阶段实践(上)
本文将分享一个真实案例,详细介绍如何通过数据分析、提示词工程和模型微调,将一个审核准确率仅 10% 的文本审核系统优化至接近 95% 的准确度。 该项目服务于一家经营海外聊天软件的公司,其用户注册审核环节存在严重的误判问题。我们通过三个阶段的系统性优化,成功解决了这一难题,并在实践过程中探索了不同技术路径的优劣,为类似场景提供了极具价值的参考方案。本文将重点聚焦前两个优化阶段,后续还会专门推出文章介绍第三阶段的模型微调方案。
使用 Amazon Q Developer CLI 快速搭建各种场景的 Flink 数据同步管道
使用 Amazon Q CLI 快速搭建 Flink 管道,只需要描述需求,即可构建代码和服务组件,进行部署和测试,完成整个部署流程,大量节省时间,即使不熟悉 Flink 开发也可以使用。