Category: Artificial Intelligence

在快时尚电商行业智能化生态系统的演进历程中，随着文本驱动智能体在逻辑推理和任务执行层面的日趋成熟，进一步提升交互体验的关键突破口正转向更加拟人化的语音到语音（S2S）解决方案。这一技术演进的核心目标是根本性改变传统语音交互中机械化应答所带给客户的负面感受，为用户打造更自然、更富有情感共鸣的智能对话体验。

在核心系统迁移到 AWS 后，在 AWS SA 的指导下，企业构建了综合性企业 AI 助手系统。通过使用整合大语言模型、企业知识库及业务系统数据 MCP Server，实现了对业务场景的深度理解与实际问题解决能力。

本文介绍 Amazon Q Developer CLI 与 Jenkins 的集成方案，实现自动化 AI 代码审核。内容包含完整实施步骤、配置脚本及示例代码，助力开发者高效应用 AI 工具于开发流程。

MCP+数据库扩展了大模型的数据访问能力，实现数据全流程自动处理，工具调用自我迭代，只需提出业务需求即可得到结果。 相比传统编程数据库访问方式，无需手工编写 SQL 和处理执行结果，极大提高效率。 结合各种 MCP Server，实现多种应用场景。

上周的标志性活动是以安全为重点的 AWS re:Inforce 大会。 作为年度传统，博客团队发布了一篇 re […]

本篇成功地在 Amazon EKS 上使用 DeepSpeed 框架训练 LLama2 大语言模型，方案结合 Kubeflow 进行任务编排，DeepSpeed 的 ZeRO 优化器有效降低了内存占用， 利用 EFA 网络加速节点间通信，实现高效 GPU 资源调度和低延迟数据传输，为企业级模型训练提供可扩展解决方案。

本文介绍了跨国企业如何利用亚马逊云科技文档 MCP 服务器解决中国区域差异问题。通过设置 AWS_DOCUMENTATION_PARTITION 环境变量，企业可以便捷访问中国区文档，了解服务差异和合规要求。这一功能帮助企业降低市场进入风险，加速本地化进程，为跨国企业在中国市场的成功落地提供技术支持。

大语言模型（Large Language Models, LLMs）在近几年经历了前所未有的发展。之前我们已经推出过《基于 Amazon SageMaker 和 LLaMA-Factory 打造一站式无代码模型微调部署平台 Model Hub》，文中主要介绍了如何使用这一平台利用 Amazon Sagemaker AI 的动态算力资源进行高效的监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）和模型部署。

一、Agentic AI 时代来临：亚马逊云科技 Strands Agents 框架引领企业智能化转型新范式 […]

在数据质量监控逐渐引入 AI Agent 来增强自动化诊断能力。这类智能 Agent（通常由大语言模型+工具组成）可以自主扫描数据管道和指标，一旦发现异常立即触发分析。智能 Agent 具备快速根因归因能力：它们可以沿着 dbt 等工具提供的血缘关系链，将异常现象追溯到具体的数据表、字段或源头任务，从而立刻定位问题来源。