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#教程/实践

今日 0 条
10月3日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML24

    GitHub:AI 正在改变开发者工作,三项技能值得强化

    GitHub 博客发文指出,AI 正在改变开发者工作方式,需强化三项技能:学会指挥 AI 智能体而非仅使用、不盲信 AI 的首次输出、利用 AI 节省的时间解决更宏观的问题。其中 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 会调用第二个模型对方案、代码和测试进行批判性审查,帮助发现单次输出中的盲点。

10月2日周五
  1. AWS Machine Learning Blog36

    Amazon Payments 用 Amazon SageMaker AI 的 contextual bandits 提升获客漏斗转化

    Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标 contextual bandit(LinUCB)同时优化获客漏斗 start、submit、approve 三阶段的个性化内容选择。七周在线 A/B 测试中,某客户群体最终转化率出现高个位数百分比的相对提升,另一群体未见改善,问题出在内容而非模型。团队还公开了可在合成数据上测试该方法的代码仓库。

10月1日周四
  1. AWS Machine Learning Blog31

    uniopen 如何定制 Amazon Nova 2 Lite 适配其零售内容审核策略并用于生产部署

    统一企业旗下 uniopen 平台通过 Amazon SageMaker AI 监督微调和提示词优化,将 Amazon Nova 2 Lite 定制为适配其零售内容审核策略的专用模型,基线 Per Behavior Macro F1 为 0.5852。该方案将生产审核路径与修正、训练、评估和部署流程分离,通过硬性与软性门控控制模型和提示词的自动上线,并保留人工审核作为兜底机制。

9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog37

    Amazon Quick 提示词工程基础:通用原则与 CRISPE 框架

    Amazon Quick 提示词工程基础指南(Part 1)给出适用于全部 Quick 组件的通用原则与 CRISPE 框架,强调具体清晰、补充业务上下文、用示例示范输出格式。CRISPE 涵盖上下文与约束、角色与职责、意图与输入、步骤与范围;系列第二篇将针对 Research、Flows、Sight、Chat Agents 和 Action Integrations 给出分组件技巧。

9月29日周二
9月28日周一
9月27日周日
9月26日周六
  1. AWS Machine Learning Blog51

    NarrateAI 在 Amazon Bedrock 上实现生产级 LLM 质量保障

    AWS 的 NarrateAI 团队在 Amazon Bedrock 上给出五种生产级 LLM 质量保障技术,支撑面向 4000 多名 AWS 高管的实时业务数据问答。约 90% 的查询走单次快速路径,单次查询混合成本约 1.4 次 LLM 调用,比一律采用多批次策略减少 72% 的调用量。逐段并行的流式评估把首内容时间压到 13.2 秒,相比顺序后置评估降低 86.8%,数值准确率约 99%。

9月25日周五
9月24日周四
  1. AWS Machine Learning Blog38

    从门户跳转到即时答案:HEMA 用 MCP 与 Amazon Bedrock 打造内部 AI 助手 HAL

    荷兰零售商 HEMA 基于 MCP 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建内部 AI 助手 HAL,把门户与 wiki 里分散的知识集中到一处。知识经 MCP 送进 Kiro、Claude 等既有工具,安全基于 Microsoft Entra ID。此前需跳三四个门户、耗时一下午的查询,如今在 IDE 或聊天窗口数秒可得。

  2. GitHub Blog · AI & ML55

    GitHub Copilot app 如何渲染超大 pull request

    GitHub Copilot app 重建了 pull request 视图,使包含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的 diff 也能正常打开和滚动。核心做法是把代码行高度与评论块高度拆成两套几何,评论高度懒测量并按内容身份做滚动锚定,避免已渲染内容回写布局造成跳动。文中还介绍了用无头探针和无人值守循环在真实引擎上复现并定位性能问题的流程。

9月21日周一
9月17日周四
9月16日周三