AWS Step Functions
PulseAugur coverage of AWS Step Functions — every cluster mentioning AWS Step Functions across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
4 天有情绪数据
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AWS SageMaker HyperPod 支持企业智能体进行多轮强化学习训练
AWS 在 Amazon SageMaker HyperPod 上推出了一种用于训练多轮强化学习智能体的新基础设施。该系统利用 Amazon Nova Forge，旨在通过从整个交互序列中学习，而不是孤立的响应，来优化智能体处理复杂的多步工作流。部署涉及一个事件驱动的管道，该管道可自动配置计算资源并路由奖励，使智能体能够学习工具编排和错误恢复，以完成诸如玩 Wordle 等任务。
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AWS Model Profiler 简化 Amazon Bedrock 中的基础模型选择
AWS 推出了一个名为 Model Profiler 的开源工具，以简化在 Amazon Bedrock 中选择基础模型的过程。该工具聚合了来自各种 AWS API 和外部源的信息，并在一个可搜索的界面中呈现。它旨在帮助用户根据功能、定价和性能指标比较模型，从而加速生产 AI 应用的决策过程。
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Huntington Bank 使用 AWS AI 自动删除 4 亿多份文档中的敏感数据
Huntington Bank 已成功实施了一个大规模数据自动删除系统，用于识别和移除 4 亿多份文档中的敏感客户信息。通过利用包括 Amazon Textract 进行数据检测和 Amazon SageMaker 进行机器学习在内的 AWS 服务组合，该银行将一个历时数年的项目时间表大幅缩短至仅几个月。该解决方案确保了数据安全并符合 PCI DSS 等严格要求，同时还将处理后的数据复制回本地存储。
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AWS推出用于智能文档处理的AI管道
AWS推出了一种新的智能文档处理管道，该管道利用生成式AI服务从复杂文档中提取见解。该系统在AWS机器学习博客文章中进行了详细介绍，它利用Amazon Bedrock数据自动化（BDA）来分类、提取、规范化和验证数据，理解超越简单文本提取的上下文和关系。该管道旨在自动化以前需要手动干预的任务，从而降低处理时间和成本。
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AWS Bedrock AgentCore 为 HR 和商业智能提供 AI 代理支持
Amazon Bedrock AgentCore 正被用于开发复杂的 AI 代理以支持业务，提高运营效率并降低成本。一个应用是 Works Human Intelligence (WHI) 构建用于 HR 任务的代理，从 LangGraph 迁移到 AgentCore 以管理多租户和提高可观察性。另一个用例是 AWS SMGS 组织的 NarrateAI，一个由 AgentCore 和数据湖驱动的对话式助手，为领导者提供按需商业智能，…
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AWS IDP Accelerator 自动化模式生成
Amazon Web Services 为其智能文档处理 (IDP) Accelerator 推出了一项新功能，可自动生成模式。此多文档发现功能可分析未标记的文档集合，使用视觉嵌入按类型对它们进行聚类，然后生成用于信息提取的模式。该解决方案利用 Amazon Bedrock 模型进行模式生成，旨在减少设置 IDP 项目通常需要的手动工作。
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AWS 通过无服务器解决方案自动化 Amazon Bedrock Knowledge Base 同步
Amazon Bedrock 现在提供了一个自动化的解决方案，用于在 Amazon S3 及其知识库之间同步数据。这种事件驱动的架构使用 EventBridge、Lambda、SQS 和 Step Functions 等 AWS 服务来检测 S3 中的更改并触发摄取作业。该系统旨在遵守 Amazon Bedrock 的服务配额和 API 速率限制，确保在无人干预的情况下进行高效可靠的更新。