Žyma: DI įrankiai
-
LLM inference SageMaker HyperPod: greitis slepiasi eilėje
AWS aprašė, kaip disaggregated prefill and decode padeda gerinti LLM inference našumą SageMaker HyperPod aplinkoje.
· 1 min.
-
Unsloth ir kvantuoti modeliai: kaip DI paleisti pigiau
AWS aprašė, kaip kvantuotus modelius diegti Amazon SageMaker AI naudojant Unsloth.
· 1 min.
-
Quick Automate case management: agentams reikia ne chaoso, o bylų
AWS pristatė, kaip Amazon Quick Automate native case management padeda masteliuoti agentines darbo eigas.
· 1 min.
-
MCP įrankių dizainas: agentui negalima duoti šveicariško peilio be taisyklių
AWS liepos 9 d. aptarė praktinius MCP įrankių dizaino pasirinkimus ir kompromisus DI agentams.
· 1 min.
-
AgentCore ir AWS WAF: kai DI agentą reikia saugoti kaip normalų produktą
AWS aprašė, kaip Amazon Bedrock AgentCore Runtime galima saugoti naudojant AWS WAF.
· 1 min.
-
DI pašto dėžutėje: kai laiškus reikia ne skaityti, o rūšiuoti
AWS parodė, kaip Amazon Bedrock gali automatiškai rūšiuoti ir prioritetizuoti pašto dėžutes.
· 1 min.
-
Semantinis sluoksnis agentams: DI turi suprasti, ką reiškia jūsų duomenys
AWS aprašė, kaip Stardog semantinis sluoksnis ir Bedrock AgentCore padeda agentams atsakyti į verslo klausimus.
· 1 min.
-
KTern.AI ir SAP agentai: DI pagaliau lenda į sunkiausius procesus
AWS aprašė, kaip KTern.AI kuria SAP procesams skirtus DI agentus su Amazon Bedrock AgentCore.
· 1 min.
-
AgentOps: kai DI agentų daug, reikia ne entuziazmo, o operacijų
AWS aiškina, kaip AgentOps principai padeda valdyti agentinį DI didesniu mastu.
· 1 min.
-
Claude Science: mokslininkams duodamas ne chatbotas, o darbo stalas
Anthropic pristatė Claude Science beta versiją – DI darbo aplinką mokslininkams.
· 1 min.