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  1. Orca Security 基于 Amazon Bedrock 打造自然语言安全查询,查询成本降 90%

    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。相比初始基线,查询成本降低 90%、输入 token 减少 93%、延迟降低 75%,目前每天处理数千次查询、响应时间 15 秒。该系统采用 RAG 加 schema 感知查询构建的九阶段流水线,按阶段分配不同基础模型。

10月13日

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星期四
  1. 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,减少 78%。该系统还让数据库生命周期操作从 10 多个手动步骤压缩为 1 次交互,冗余告警中位数减少 65%,SRE 与数据团队间的 15 分钟报告延迟降为实时。三人团队用六个月完成交付。

  2. Meta 的 AI 智能体 Muse 登陆 iPad

    Meta 的 AI 智能体 Muse 通过最新 iOS 更新加入对 iPad 的原生支持,可更好利用大屏与 iPadOS 多任务能力。此次更新还让 Muse 接入 Canva、Dropbox、Figma、GitHub、Zoom、Notion 等工具,并支持为小企业主设定业务目标、自主规划营销与客户提案。Muse 约一个月前上线,曾数周位居 App Store 免费榜首位。

10月7日

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星期二
  1. 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,并把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。

10月4日

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  1. 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调用并复述结果。该模式通过完整性回执保证"已扫描 = 合规 + 违规 + 存疑 + 不可读",并以版本化规则数据支持事后审计追溯,适用于租约合规、制裁筛查、保险理赔等高风险场景。

10月2日

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