AWS
生成式AI推理：使用G7e实例加速SageMaker上的性能
借助由NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU驱动的新G7e实例，在Amazon SageMaker AI上加速生成式AI推理，性能提升2.3倍，并节省成本。
Agentic AI 让营销变革：从数小时到数分钟
了解由 AWS Bedrock 和 Gradial 提供支持的 Agentic AI 如何将营销团队的内容发布时间从数小时缩短至数分钟，从而提高生产力和质量。
零售转型：AWS 生成式 AI 赋能虚拟试穿
探索 AWS 生成式 AI 服务（如 Amazon Nova Canvas 和 Rekognition）如何通过虚拟试穿和智能推荐解决方案来改造零售业，提升客户体验并降低退货率。
生成式AI：AWS价值实现路径框架助力企业成功
AWS发布生成式AI价值实现路径（P2V）框架，为企业提供全面的指南，帮助其将AI概念验证转化为可衡量的规模化商业价值。
Amazon Bedrock：AgentCore 运行时上的有状态 MCP 客户端功能
探索 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的新型有状态 MCP 客户端功能，通过启发、采样和进度通知实现交互式 AI 代理工作流。
Bedrock AgentCore：在 React 中嵌入实时 AI 浏览器代理
通过 Amazon Bedrock AgentCore 的 BrowserLiveView，在您的 React 应用程序中嵌入实时 AI 浏览器代理，为自主网络交互提供实时可见性和控制。
Amazon Bedrock 模型生命周期：理解模型转换
了解 Amazon Bedrock 的模型生命周期，包括 Active、Legacy 和 EOL 状态。学习规划迁移、管理转换，并通过最佳实践确保 AI 应用的持续运行。
AI成本管理：使用Amazon Bedrock项目进行归因
通过利用Bedrock项目实现精确的成本归因、强大的标签策略以及与AWS Cost Explorer的无缝集成，掌握Amazon Bedrock中的AI成本管理。
SageMaker AI：通过无服务器定制加速智能体工具调用
了解 Amazon SageMaker AI 如何通过无服务器模型定制加速智能体工具调用，利用 RLVR 提升 AI 智能体的可靠性和性能。
Amazon Quick：构建AI入职代理，提升HR效率
利用 Amazon Quick 构建 AI 驱动的代理，简化员工入职流程，自动化 HR 任务，如问答、文档跟踪和系统集成，从而提高效率。
代理式海事AI：生成式AI实现上下文异常分析
Windward 和 AWS 利用代理式生成式 AI 转型海事异常分析，从孤立警报中提供上下文智能，提升安全性和运营效率。
AI智能体域名控制：使用AWS网络防火墙保护Web访问
使用AWS网络防火墙和Amazon Bedrock AgentCore保护AI智能体的Web访问。通过允许列表实现基于域名的过滤，增强企业AI安全性和合规性，并缓解提示注入等风险。
AI 驱动的合规性：使用 AWS 自动化证据收集
使用 AI 驱动的系统自动化合规性证据收集。了解如何利用 AWS、Amazon Bedrock 和 Nova 2 Lite 构建解决方案，实现高效、无错误的审计。
AI治理：智能体系统的风险智能
探索AWS的AI风险智能（AIRI）如何彻底改变智能体系统的AI治理，确保非确定性AI时代的安全与合规性。
AWS AI League：Atos 通过游戏化学习优化 AI 教育方法
Atos 利用 AWS AI League 为其员工优化 AI 教育，通过游戏化、动手实践学习，并结合 Amazon SageMaker 应用于企业 AI 应用程序，加速实用技能的掌握。
AI 驱动的 A/B 测试：自适应实验的基石
了解如何使用 Amazon Bedrock 构建 AI 驱动的 A/B 测试引擎，从而改进用户体验优化并实现更快、更精确的结果。
AI 智能体评估：Strands Evals 实现生产就绪
探索 Strands Evals，一个用于评估生产环境中 AI 智能体的实用框架。了解如何系统地评估智能体的性能、上下文感知能力和决策制定，以实现稳健部署。
AWS、NVIDIA 深化AI合作，加速AI从试点到生产
AWS 和 NVIDIA 在 GTC 2026 大会上深化战略合作，宣布重大集成，以加速AI从试点到生产，包括扩展的 GPU 部署、新的 EC2 实例以及 Amazon Bedrock 对 Nemotron 模型的支持。
Amazon Bedrock AgentCore：保障与扩展AI智能体
探索 Amazon Bedrock AgentCore，AWS 强大的服务，用于构建、保护和部署复杂的AI智能体，为企业用例提供策略执行、内存管理和可扩展的运行时。
P-EAGLE：vLLM 中采用并行推测解码加速 LLM 推理
P-EAGLE 通过将并行推测解码集成到 vLLM 中，彻底改变了 LLM 推理，在 NVIDIA B200 GPU 上实现了高达 1.69 倍的加速。了解这种创新方法如何克服自回归草稿生成瓶颈，实现更快、更高效的 AI。
多模态嵌入规模化：面向媒体和娱乐行业的AI数据湖
探索如何利用AWS Nova、Bedrock和OpenSearch为媒体和娱乐行业构建可扩展的多模态视频搜索系统，实现对海量数据集的高级语义搜索。
智能体AI的运营化：利益相关者指南
了解如何在企业中有效地运营化智能体AI。这份利益相关者指南涵盖了定义智能体适用型工作、弥合执行鸿沟以及确保可衡量的AI成功。
OpenAI与Amazon合作：加速企业AI创新
OpenAI和Amazon宣布达成一项价值500亿美元的战略合作，通过AWS Bedrock和Trainium基础设施，将先进的生成式AI、有状态运行时（Stateful Runtime）和OpenAI Frontier带给企业。