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#教程/实践

今日 4 条
今天9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog40

    Condé Nast 如何用 Amazon Bedrock 构建多模态视频发现

    Condé Nast 用 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频发现方案,将每项内容发现任务耗时从 250 分钟降至不到 2 分钟。方案由 AWS GenAIIC 合作开发,采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型,对超过 140,000 个视频的转录、视觉和音频做意图语义搜索,支持图像查询与精确时间戳。

  2. AWS Machine Learning Blog36

    Amazon Quick 各组件的提示词工程:模式与陷阱

    AWS 详解 Amazon Quick 各组件的提示词工程模式与陷阱,覆盖 Quick Research、Quick Flows 和 Quick Sight。Quick Research 应写清目标、受众和范围并筛选来源;Quick Flows 要明确时间、数据源、输出和交付目标,复杂流程用编号步骤;Quick Sight 查询需包含业务问题、指标、维度和可视化偏好。

  3. AWS Machine Learning Blog35

    Amazon Quick 提示词工程基础:通用原则与可复用框架

    Amazon Quick 提示词工程系列的第一部分聚焦适用于各类 Quick 组件的通用原则与可复用框架,核心方法包括用具体性实现清晰、用上下文提升相关性、用示例替代描述,并给出 CRISPE 结构化提示模板。第二部分将分别讲解 Research、Flows、Sight、Chat Agents 与 Action Integrations 的专属技巧。

9月29日周二
  1. Google Developers Blog67

    用 Google Agent Development Kit 构建零信任 AI 智能体

    Google 开发者博客发布指南,介绍如何用 Agent Development Kit(ADK)构建零信任 AI 智能体。文章给出三层防护实现:Cloud KMS 硬件密钥为每次数据库写入签名、gVisor 用户态沙箱隔离动态生成代码、确定性语义网关在模型调用和写库前后做规则校验,并把安全策略写成 CI/CD 中的回归测试。

    推荐理由:文章给出可用 HMAC 本地复现的三层防护实现,读者可据此核对自家智能体写库与代码执行的信任边界。

  2. Google Developers Blog46

    用深度学习和 Keras 解码宇宙信号

    深度学习和 Keras 正被用于解码天体粒子物理的宇宙信号,宇宙线、伽马射线和中微子由跨数千平方公里的观测站以纳秒分辨率记录成波形。Pierre Auger Observatory 的 1500 多个探测器站覆盖 3000 km²,IceCube 用约 1 km³ 南极冰探测中微子。10¹⁹ eV 以上粒子通量仅每平方公里每世纪约 100 个,深度学习可提升仪器灵敏度并发现隐藏模式。

  3. Google Developers Blog61

    Google 总结 AI Agents 挑战赛中最强提交的四个工程模式

    Google for Startups AI Agents Challenge 结束后,Google 从各赛道排名靠前的提交中总结出四个工程模式,分别是以 MCP 双向暴露工具、事件驱动并发、备用模型走同一校验函数和分级路由。

    推荐理由:从真实挑战赛代码提交中提炼出四个可复用的智能体工程模式,覆盖 MCP 双向暴露、事件驱动并发与分级路由。

9月26日周六
9月25日周五
9月24日周四
  1. AWS Machine Learning Blog37

    从门户跳转到即时答案:HEMA 用 MCP 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 HAL 的历程

    HEMA 基于 MCP 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建内部 AI 助手 HAL,把分散在门户、wiki 与文档中的知识集中,并在 HAL 聊天、Kiro、Claude 等工具中直接提供答案。此前查一个答案需在 3 或 4 个门户间跳转、有时耗费整个下午,现在可在 IDE 或聊天窗口几秒内完成;当前为只读知识层,下一步将转为可执行操作层。

9月17日周四
9月14日周一
9月11日周五
9月10日周四
  1. HuggingFace Blog60

    HF Jobs 上用 LoRA 跑异步 GRPO,500 步从 3 小时 27 分降到 53 分

    TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 已支持只训练 LoRA 适配器并把它同步到 vLLM,这篇实践在此基础上把训练与推理拆到不同机器上。训练器、两个 vLLM 副本各跑一个 HF Jobs,通过挂载同一个 Storage Bucket 传递适配器而不依赖 NCCL,中间的一个代理负责按 KV 前缀路由 rollout 并向所有副本广播适配器加载。

    推荐理由:这篇实践给出跨 Job 的 LoRA 异步 GRPO 配方与代理路由细节,其瓶颈定位方法可迁移到其他异步训练部署。

9月9日周三
9月8日周二
9月4日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML44

    GitHub Copilot app 入门:同时运行多个智能体

    GitHub Copilot app 支持并行运行多个智能体会话:每个会话运行在独立的 Git worktree 上,互相隔离,各自保留上下文,可随时切换而无需重新交代任务。会话视图显示每个会话的标题与进度,用户可同时启动新任务并查看结果,不必等一个完成再开下一个。

9月3日周四
  1. HuggingFace Blog65

    用 TRL 和 OpenEnv 训练编码模型画水彩

    作者用 TRL 和 OpenEnv 复现了让语言模型写 p5.brush 代码画水彩的训练流程,把参考池、RL 环境、训练脚本和训练好的模型全部开源在 Hugging Face 上,想法源自 Surya Narreddi 走红的模型水彩画视频。

    推荐理由:整套训练流水线、参考池和三组奖励配比的产物都已开源,可据此复现用奖励模型训练模型画画的流程。

8月26日周三