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以下是模型部署相关的文章

2026-02-07
AI算力再提速！国家超算互联网核心节点在郑州上线试运行 2月5日，国家超算互联网核心节点在郑州正式上线试运行，并同步启用了单体国产AI算力资源池，提供了超过3万卡的国产AI算力。这一举措旨在解决当前AI大模型训练和推理中存在的算力供需失衡难题，激活闲置资源，为“人工智能+”行动提供强力支撑，标志着我国AI算力基础设施迈向国际领先水平。
- 2026-02-07
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-23
使用 Amazon Bedrock AgentCore 剧集记忆构建能够从经验中学习的智能体本文深入探讨了Amazon Bedrock AgentCore的剧集记忆（Episodic Memory）功能，它解决了传统智能体无法从过往经验中学习的局限性。通过结构化存储和反思交互过程，AgentCore能帮助智能体跨会话适应、避免重复错误，并提升任务成功率。文章详细介绍了剧集提取、反思模块和性能评估。
- 2026-01-23
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2026-01-21
5 个替代 Google Colab 运行长时间任务的方案
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-15
AutoScout24如何利用Amazon Bedrock构建Bot Factory以标准化AI智能体开发欧洲领先的汽车市场平台AutoScout24正在通过构建企业级的“Bot Factory”来标准化AI智能体开发。本文详细介绍了他们如何利用Amazon Bedrock、AgentCore和Strands SDK等AWS服务，将零散的AI实验转化为可复用、安全且可扩展的生产框架，并成功部署了首个内部支持机器人，显著提升了工程团队的效率。
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2026-01-09
速度与规模的结合：使用Observe.AI的测试工具对SageMaker AI端点进行负载测试本文介绍了Observe.AI如何利用其自研的OLAF工具对Amazon SageMaker AI端点进行高效的负载测试。OLAF整合了Locust框架，帮助数据科学和ML工程团队快速识别性能瓶颈、优化GPU实例选择，并将测试时间从一周缩短到几小时，从而显著提升了模型部署的频率和客户入驻速度。
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2026-01-08
评估思维链的可监控性当AI系统做出难以直接监督的决策时，理解其内部决策过程至关重要。本文介绍了OpenAI对思维链（CoT）可监控性的系统评估框架，研究了其如何随推理时间、强化学习和预训练规模的变化而演变。研究发现，大多数前沿推理模型的可监控性较高，且监控CoT通常比仅监控最终输出更有效。文章探讨了“可监控性成本”，并强调了CoT监控在确保未来AI系统安全部署中的关键作用。
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- AI基础/开发