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使用 Kiro 构建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎
借助 Kiro，将 PHP 到 Java 的迁移从一次性的冒险一跃转变为可衡量、可重复的过程。本文介绍一个可复用的引擎：一个机械化的发现扫描器，以及一个以对等性为先的八阶段工作流，该工作流将
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/30 02:14通过 AWS Batch 的配额管理，在团队之间借出和借用资源，用于 SageMaker 训练作业
AWS Batch 配额管理是一项新的调度能力，你可以用它把 GPU 容量划分为按团队或项目分配的配额份额，自动在各份额之间借出闲置容量，并使用抢占机制来运行你优先级最高的 SageMaker Tr
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/30 00:58在 EKS 上使用 Ray Train DLC 和 EFA 进行分布式训练
Ray Train 深度学习容器内置了从 CUDA 到 EFA 的完整技术栈，因此你无需构建镜像。本文介绍一个可复现的示例，该示例使用 PyTorch FSDP 在两块支持 EFA 的 g6.12xlarge 上跨八块 GPU 微调 Qwen2.5-1.5B
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/29 02:19AWS 在 2026 年 Gartner 联络中心即服务魔力象限中被评为领导者
AWS 在 2026 年 Gartner 联络中心即服务（CCaaS）魔力象限中被评为领导者，适用于 AWS Connect Customer。这一认可对我们团队而言是一个重要的里程碑，也体现了多年来在推动……方面所做的工作
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/28 02:03使用 AWS CDK 编排 SageMaker AI 端点自动扩缩容
更新已注册 Application Auto Scaling 的 SageMaker AI 端点会导致 AWS CloudFormation 和 AWS CDK 部署失败。本文介绍如何构建一个可复用的 AWS CDK 构造，利用 CloudFormation 自定义资源来注销
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/24 00:30Amazon Polly对其生成式引擎进行重大升级
Amazon Polly生成式引擎迎来重大升级：语音更富表现力、更准确，延迟更低，并在9个地区新增14种语音，同时印地语和芬兰语正式全面可用。此次无缝升级无需更改代码
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/23 02:06多智能体系统中的 5 个生产挑战以及 Deep Insight 如何解决它们
许多团队在几天内构建出多智能体 AI 原型，但在生产环境中却碰壁。本文定义了五个生产挑战（编排、按智能体选择模型、可靠运行、安全代码执行和监控），并展示了 h
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/22 07:36在 AWS Trainium 上使用 torchtitan 训练 Qwen3
在单台 trn2.48xlarge 上，通过三种方式在 AWS Trainium 上训练 Qwen3：Hugging Face Transformers v5 建模后端、torchtitan 原生 Qwen3，以及 NKI 混合专家内核。使用相同的 torchrun 启动器和配置结构
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/22 04:00超越 KV 缓存：在 AWS Trainium2 上使用原生 PyTorch 训练和部署 i14 的 Laplace 3B 线性注意力模型
了解 i14 如何使用原生 PyTorch 在 AWS Trainium2 上训练和部署 Laplace 3B 这一线性注意力模型。无论上下文长度如何，其循环状态每序列始终固定为 29.5 MB，从而避免了传统模型不断增长的键值缓存
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 05:14使用 AWS Agent Registry 在运行时发现工具
随着智能体的工具目录从少数几个工具增长到数百个，硬编码的工具连接方式会失效。本文介绍一个基于 AWS Agent Registry 构建的运行时“发现、实例化、执行”循环，其中编排器会发现 MCP 服务器
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 00:22在AWS上使用X.509 PKI保障AI代理身份安全
了解如何使用 Keyfactor EJBCA 和 AWS 服务，通过加密身份保护多智能体 AI 系统。该参考架构结合了签名请求信封、用户签名的委托断言、RFC 8693 受众范围令牌
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 00:03Deepgram 如何借助 AWS Trainium 大规模优化语音 AI
Deepgram 与 AWS Forward Deployed Engineering 团队合作，将其 Nova-3 语音转文本模型移植到 AWS Trainium2，用于离线批量推理。本文介绍了移植到 AWS Neuron 技术栈、内核级调优、数据并行 Rust
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:23基于推送的 KV 传输，以提升 vLLM 中分离式推理的 TTFT 和 TPOT
vLLM 的预填充-解码分离将 LLM 推理拆分到多个引擎实例上，但必须在它们之间传输 KV 缓存。本文介绍一种基于推送的 NIXL 连接器，它将传输协调移出关键路径，实现
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:05通过 vLLM 中的双向 KV 传输改善多轮智能体工作负载的 TTFT
多轮智能体工作负载在每一轮都会重新处理不断增长的对话上下文，从而推高延迟。了解双向 KV 缓存传输如何让预填充节点和解码节点跨轮次复用先前计算过的上下文，从而缩短首
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:03深度信任：在不失控的前提下赋予智能体更多自主权
企业领导者希望 AI 代理承担更多工作，但并不完全信任它们每次都能正确行事。Trust in Depth 是 AWS 的分层方法——界定范围、了解、约束、观察和证明——使代理在满足其条件时能够自主行动
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/15 23:05
