基于 AWS 构建智能体式对话视频智能
AWS Machine Learning 讲解 基于 AWS 构建智能体式对话视频智能
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AWS Machine Learning 讲解 基于 AWS 构建智能体式对话视频智能
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2026年9月22日,Tata Elxsi 在 AWS 上构建了实时工业安全平台 IRIS。据 AWS Machine Learning 同日发布的信息,该平台在边缘侧使用 AWS IoT Greengrass 和 GPU 服务器抽帧并做首轮过滤,只把安全相关帧和结构化元数据上传云端,使上传帧量减少约 70–80%。平台以 Amazon Kinesis Data Streams 为事件骨干,单部署持续吞吐 2,000–5,000 事件/秒、突发约 15,000 事件/秒,p95 事件摄取延迟低于 200 毫秒,模型推理运行在 Amazon SageMaker AI 的 ml.g5.xlarge 实例上。目前尚无后续发展事实。
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Browser Use 于 2026 年 7 月 12 日宣布,将其用于运行数百万个不可信 AI 智能体的沙箱运行时迁移到 AWS Bedrock AgentCore。据其官方说明,每个会话运行在独立微 VM 中且不持有任何凭证,所有出站调用经控制平面代理,LLM 请求通过 /api/v4/llm/anthropic/v1 等端点转发并计量,每个会话获得隔离的 1 GB /mnt/workspace 持久挂载。AgentCore 按需启停会话,容量可从零弹性扩展至数千个并发智能体。目前尚无后续发展事实。
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Tata Elxsi 构建 IRIS 实时工业安全平台
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2026年9月16日,Cognition与AWS签署多年战略协作协议(SCA),帮助企业在生产环境中部署自主智能体Devin,加速遗留工作负载迁移并清理安全与工程积压。据Cognition官方博客同日发布的信息,客户已可通过AWS Marketplace购买Devin,并在Devin中直接使用Agent Toolkit for AWS;Devin以单租户模式运行在客户自选区域的专属VPC中。该博客还提到,Mercedes-Benz用Devin分析超20万行COBOL,将预计8个月的现代化项目压缩至8天。目前该事件尚无后续独立发展事实,状态停留在协议签署与产品上架阶段。
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2026年9月9日,Pydantic AI Harness 发布 AWSLambdaDurability 能力,使智能体可在 AWS Lambda 上持久运行。据官方文章,该能力把每次模型请求、函数工具调用、MCP 调用和动态工具集解析都记录为 AWS Lambda durable functions 的步骤,恢复执行时从存储结果中读取已完成步骤。使用时需在构建智能体时挂载该能力,并用 durable_agent_handler 改造处理函数,@durable_execution 必须位于最外层。步骤默认至少执行一次并带重试,副作用需保持幂等;改变步骤数量或顺序会使在途执行失效,需发布新版本并让旧版本执行完。目前尚无后续发展事实。
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2026年8月11日,AWS 发起 Trainium Frontier 竞赛,要求研究者在专用 AI 芯片 Trainium 上从零训练语言模型,以探索硬件约束改变时最优架构的差异。据 Amazon Science 介绍,竞赛分两阶段:Phase 1 在单块 Trainium2 芯片上训练 30 分钟,比拼验证 bits-per-byte;Phase 2 由前 10 名团队在整台 Trainium2 服务器上训练 4 小时,并加入 CORE 上下文学习推理性能评分,最终成绩为 50/50 综合分。冠军奖金 25,000 美元,颁奖仪式将在 NeurIPS 2026 悉尼站举行。目前尚无后续发展事实。
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2026年6月10日,AWS 宣布基于 Graviton5 的 EC2 M9g 和 M9gd 实例正式可用。据 Amazon Science 同日发布的信息,新实例通用计算性能较 Graviton4 提升最高 25%,Web 应用和机器学习推理提升最高 35%,数据库提升最高 30%。Graviton5 采用四 chiplet 架构,核心数从 96 翻倍至 192,配备 192MB L3 缓存,支持 DDR5-8800 内存和 PCIe gen6,并采用 3 纳米工艺。新实例还引入经形式化验证的 Nitro Isolation Engine,用于强化虚拟机隔离。目前该事件尚无后续独立发展事实,状态停留在正式可用这一节点。
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Cognition 签署多年战略合作协议 在AWS上部署自主工程师
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Pydantic AI Harness 发布 AWSLambdaDurability 能力
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AWS 发起竞赛 AWS Trainium Frontier 语言模型训练竞赛
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Browser Use 迁移运行时到 AWS Bedrock AgentCore
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Amazon 宣布正式可用 Graviton5 驱动的 EC2 M9g 和 M9gd 实例
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2026年5月29日,Zyphra Research 与 AWS 合作,在 AWS Neuron 推理栈中实现了 Domino 式张量并行通信重叠。据 Zyphra Research 发布的信息,该工作在 Inferentia2 上针对 Llama 3-8B 进行了不同 NeuronCore 数量的基准测试。测试结果显示,聚合输出吞吐量提升,首 token 时间和每输出 token 时间均下降;在张量并行度更高、集合通信占关键路径更大时,收益最为明显。目前该事件尚无后续发展事实,状态停留在上述实现与基准测试结果。
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2026年1月28日,Modal 上线 AWS 与 GCP Marketplace。据 Modal 官方工程博客同日发布的产品更新,企业客户可通过这两大云市场购买和管理 Modal,并将既有的 AWS 或 GCP 支出承诺用于 Modal 用量。同一更新还提到 Sandbox 新增执行时间线,展示从创建到终止的完整生命周期,并优化了资源与区域信息展示;客户端 1.3.1 版本新增 Python 3.14 支持(含容器内实验性 free-threaded Python 3.14t)以及 CLI 的 token 信息和时间戳标志。目前尚无后续发展事实,状态以该次官方发布为准。
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Zyphra Research 实现 Domino-style tensor-parallel communication overlap within the AWS Neuron inference stack
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Modal 上线 AWS 与 GCP Marketplace
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AWS 扩建 面向Anthropic的多吉瓦Trainium训练基础设施
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2026年11月4日,Amazon Bedrock在原有全球与US-based推理之外,新增印度境内推理选项。调用in.moonshotai.kimi-k3时,请求只在孟买和海得拉巴Region处理,以满足严格数据驻留要求。AWS Machine Learning同日发布的文章还提到,Ultrahuman已在生产环境使用该模型,借助prompt caching将LLM成本降低80%、多轮对话速度提升85%,并给出用Kimi K3读取印地语扫描文档、以Hinglish追问的OCR示例代码。目前尚无后续发展事实。
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