如何用 Amazon SageMaker JumpStart 部署并评测模型
Amazon SageMaker JumpStart 提供预训练模型目录，可通过 SageMaker Python SDK 部署模型、运行可重复的轻量性能测试并在测试完成后删除端点。
#教程/实践
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何用 managed entitlements 管理 Amazon Bedrock 私有定价优惠
Amazon Bedrock 的 managed entitlements 支持从中心账户一次性订阅第三方模型，再把访问权限分发到组织内各账户，无需每个账户单独接受 AWS Marketplace 私有定价优惠（MPPO）。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 ShipStation Global 如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI IT 服务台 Deckhand
ShipStation Global 工程团队基于 Amazon Bedrock AgentCore 打造了 Slack 内的 AI IT 服务台 Deckhand，可回答常规 IT 与公司问题、识别报错截图并创建和更新 Jira Service Management 工单。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Orca Security 基于 Amazon Bedrock 打造自然语言安全查询 Discovery AI
Orca Security 与 AWS 合作在 Amazon Bedrock 上构建了自然语言查询智能体 Discovery AI，可将自然语言问题转换为 Sonar 查询。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上针对融合 MoE 模型实现多项内核优化：通过 Swap-AB 转置矩阵乘法以匹配 NVIDIA Hopper 的 WGMMA 指令布局，在 H200 上为大规模 MoE 模型带来 2–4% 端到端输出吞吐提升，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 在泰国、马来西亚、新加坡、印尼和台湾通过 Amazon Bedrock 全球跨区域推理调用 OpenAI GPT-6 模型
Amazon Bedrock 现可通过全球跨区域推理，从新加坡、雅加达、马来西亚、泰国和台北五个 AWS 区域调用 OpenAI GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 和 GPT-6 Astra。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 入门指南：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 可通过四种方式定制项目上下文：`.github/copilot-instructions.md` 定义仓库级规范，`.github/instructions` 配合 applyTo 字段提供路径级指引。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理负载
AWS 发布面向多节点部署的 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上把单个大语言模型拆分到两个 GPU 节点，以 prefill/decode 分离方式共用一个 OpenAI 兼容端点。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 在 Amazon SageMaker AI 上用 llama.cpp 部署决策模型
AWS 发布 llama.cpp 专用深度学习容器（DLC），可在 Amazon SageMaker AI 上以 CPU 或 GPU 托管量化模型，并通过 InvokeEndpoint 提供 OpenAI 兼容的 chat completions。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 披露其 Agent Mode 在 Amazon Bedrock 上支撑 4000 万开发者的生产架构，核心经验是把上下文而非模型能力视为主要瓶颈。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Ai2 如何用 GPU 时间预算与分层公平分配改造 GPU 集群调度
Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片合约替换了原有优先级调度器，把"每个研究项目该分多少 GPU 时间"从事后逐案协调变成透明的预算分配流程。Ai2 管理数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300 GPU，集群规模 88 至 1024 块，服务约 150 名内部研究者，待处理需求常年是可用算力的 2-3 倍。
OpenAI NewsAI 评分2222 LegalOn 将 Codex 成本减半，同时保持开发速度
LegalOn 将 Codex 每日预估成本削减 65%，同时保持开发速度。其做法是按任务匹配 Astra、Sol 和 Luna，并对预算进行策略性管理。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 作者用 ML Intern 两天自建六个模型，总花费约 103 美元
作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern，在两天内做出六个模型，包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4-step 蒸馏模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内自建六个模型，公开了完整提示词与成本明细，可迁移到自己的训练流程。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 用 Amazon SageMaker HyperPod 实现 GPU 集群跨团队隔离与公平共享
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构，让多个团队共享同一 GPU 集群。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在原有预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和 Strands Agents 构建多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，缩短 78%。该系统还把手动生命周期步骤从 10 步以上压缩为 1 次交互，冗余告警中位数减少 65%，SRE 与数据团队之间的 15 分钟报告延迟降为实时。三人团队用六个月完成交付。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何用六周项目弥合 AI 知识到动手能力的差距
AWS 设计了一个为期六周、每周约四小时的结构化项目，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 和 Amazon Nova 模型动手构建 AI 智能体。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 如何用 AWS Lambda Durable Functions 自动执行 AWS DevOps Agent 调查后的修复
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 AWS Lambda Durable Functions、Amazon EventBridge 和 Amazon Bedrock 承接 AWS DevOps Agent 的调查结果，把根因分析转成预验证的修复方案。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万名客户提供带来源引用的企业级问答。其 Discovery Agent 上线以来已为客户发现超 10 万条异常与离群点，多数启用智能体工具的 Qlik Cloud 账户已在日常使用。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何为 agentic automation 构建商业案例：AWS 提出 Agentic Value Model
AWS 提出 Agentic Value Model，用于为 agentic automation 构建商业案例，弥补传统 RPA 时代 ROI 模型只算"节省工时×人力成本−建设成本"的缺陷。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 在 AgentCore 与 OpenClaw 上构建具备上下文记忆的 AI 助手
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上运行开源智能体系统 OpenClaw，构建能跨会话积累上下文的个人助手。
推荐理由：原文给出在 AgentCore 上搭建带长期记忆助手的完整架构与可复用设计准则，含记忆分层与提示词缓存的具体做法。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何帮助客户对齐 ISO/IEC 42005:2025 负责任 AI 治理
AWS 发文解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，说明客户如何将 AI 系统影响评估纳入企业风险管理体系。该标准覆盖评估全生命周期，Annex D 提供与现有 IT 影响评估流程整合、避免重复的方法，Annex E 提供独立实施模板。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行助手
基于 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova 2.5 Sonic 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases，可搭建航空语音旅行助手，让旅客通过语音查询行程、改座位、更新餐食偏好并转接人工客服。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 介绍如何通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群，在让 ML 团队从项目工作区提交任务的同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，分别对应身份、容量与可观测性策略，并强调 HyperPod 连接不会取代 IAM、Amazon EKS 或 Slurm 原有控制。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的可解释性与有用性
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 支持内置与自定义评估器，可衡量多智能体系统的准确性、任务成功率和行为表现，并首次将可解释性作为一等评估维度。内置评估器覆盖有用性、任务成功、指令遵循等通用维度，自定义评估器则可校验决策依据、数据引用与成本和服务水平等权衡。该能力支持按需模式用于开发基准与 CI/CD 门禁，在线模式用于生产持续监控与告警。
AWS Machine Learning BlogAI 评分1212 如何在 Amazon Quick 中降级用户角色
Amazon Quick 控制台无法直接将用户从 Admin 或 Author 降级为 Reader，update-user API 也会以“You cannot downgrade a user role”报错拒绝。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 用 LangChain 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现智能体检索
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 上线智能体检索，通过 AgenticRetrieveStream API 把多部分问题拆成子查询、执行并判断证据是否充分，不足则再次检索，而 Retrieve API 只做一次混合搜索。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 如何让 Amazon Quick 企业级落地：自动化、可审计的跨账户资源迁移
基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 Quick Resource Migrator 示例 MCP 服务器，可一次调用完成 Amazon Quick 资源（chat agent、action connector、知识库、flow、space）从开发账户到生产账户的跨账户迁移。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 在 AWS GovCloud 中用 Claude Code 与 Amazon Bedrock 运行合规工作负载
Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 与 Claude Sonnet 5 现已在 AWS GovCloud (US) 区域的 Amazon Bedrock 上可用，为 ITAR 等受监管工作负载提供 AI 辅助开发通道。
OpenAI NewsAI 评分3030 GPT-6 系列模型选型指南
OpenAI 发布 GPT-6 系列模型选型指南，面向初创公司讲解如何在 GPT-6 家族中挑选模型、调节推理强度、优化提示词与技能、协调工具调用，并为生产环境准备工作流。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3131 用 Amazon Quick 和 Adjudicated Query 模式批量核查数千份租约合规性
AWS 提出 Adjudicated Query 设计模式，让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面提问合规问题，实际判定交由确定性规则引擎完成，模型只负责把自然语言转为固定类型操作并叙述结果。该模式通过完整性回执保证"已扫描 = 合规 + 违规 + 模糊 + 不可读"，并保留规则版本、条款文本、方法与日期等可辩护记录，适用于租约合规、制裁筛查、保险理赔等高风险场景。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 用 Amazon Bedrock AgentCore 为 Claude Desktop 添加安全 Web Search
AWS 介绍如何通过 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 为 Claude Desktop 接入 Web Search，该能力基于 MCP 兼容、由 Amazon 网页索引支撑，覆盖数百亿文档，查询流量全程留在 AWS 内且无需外部 API key。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体
AWS 团队介绍如何用 Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习（MTRL）微调 Qwen3.6-27B 搜索智能体，仅调整 max_epochs、global_batch_size、rollout_max_concurrency 三个超参数，其余走默认值。
推荐理由：AWS 团队公开了用多轮 RL 微调搜索智能体的完整配置与四个基准的对比数据，可据此评估该方法在自有检索场景的迁移成本。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查，从而发现首个模型遗漏的问题。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 在 Amazon Bedrock AgentCore 上用智能体 AI 扩展云迁移
AWS Professional Services 构建了一套四智能体模式，在 Amazon Bedrock AgentCore 上运行，将基础设施即代码（IaC）开发时间从每个应用 3 到 4 周缩短至几分钟。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆
NVIDIA NeMo Agent Toolkit（NAT）可通过实现 MemoryEditor 插件接口，将 Amazon S3 Vectors 接入为自定义持久记忆后端，单索引支持最多 20 亿向量。NAT 是开源、框架无关的智能体构建与优化框架，已内置 Mem0、MemMachine、Redis、Zep 四种记忆提供方，此次方案以多智能体投资研究为示例，部署在 Amazon EKS 上。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文多臂老虎机提升获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）做产品获客漏斗个性化，七周线上 A/B 测试中，一个人群的漏斗末端转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到 human-in-the-loop 工作流
AWS 介绍如何用 Amazon Bedrock AgentCore 构建"环境智能体"（ambient agent）：由 Amazon S3 事件通知、EventBridge、Lambda 等事件流触发，而非用户发起对话，智能体在 AgentCore Runtime 上运行并可通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批后继续。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系：代码行高提前算好，评论高度按块懒测量、以文件和行号锚定，避免滚动跳变。