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1286 MeldungenLetzte Aktualisierung 2026-10-05 10:05 UTC+8
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1286 Meldungen · UTC+8

2026-09-29

16 Meldungen
Microsoft ResearchBranche

Ein Jahr danach: Wie Microsoft Research Asia – Singapur Forschung, Partnerschaften und Talente für reale Wirkung vorantreibt

Seit dem Start vor einem Jahr hat das Labor Microsoft Research Asia — Singapur ein solides Fundament geschaffen, die Zusammenarbeit über Regierung, Wissenschaft und Industrie hinweg vertieft und untersucht, wie Forschung an der KI-Front realen Wert schaffen kann. Der Beitrag Ein Jahr danach: Wie Microsoft Research Asia – Singapur Forschung, Partnerschaften und Talente für reale Wirkung vorantreibt erschien zuerst auf Microsoft Research .

Illustrated Singapore skyline at dusk featuring Marina Bay Sands and Gardens by the Bay, with colorful fireworks and confetti overhead. Blue and orange graphic waves frame the scene, with a Merlion outline in the lower left and open space on the left for text.
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AWS Machine LearningModelle

Vorstellung von Claude Sonnet 5.5 auf AWS

Claude Sonnet 5.5 ist jetzt auf Amazon Bedrock und Claude Platform on AWS verfügbar. Es ist ein intelligenteres, effizienteres Sonnet-Modell für fokussierte Coding- und Wissensarbeit mit niedrigeren Kosten pro Aufgabe bei höherer Geschwindigkeit. Dieser Beitrag behandelt die Neuerungen, wann man Sonnet wählen sollte und wie man loslegt.

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2026-09-28

8 Meldungen
AWS Machine LearningProdukte

Synthetisches Monitoring mit Amazon Nova Act implementieren

Erfahren Sie einen agentengetriebenen Ansatz für synthetisches Monitoring mit Amazon Nova Act und Amazon Bedrock AgentCore. Der Beitrag behandelt die Architektur und Muster für eine robuste, verwaltete Validierung von Nutzerreisen, die über zerbrechliche UI-Skripte hinausgeht, mit einer vollständigen Beispielimplementierung.

Amazon EventBridge Scheduler triggers an AgentCore runtime agent that runs Amazon Nova Act and publishes failures to Amazon SNS
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AWS Machine LearningAnleitungen

Automatisierung des Lebenszyklusmanagements von Amazon Textract Adaptern über mehrere Konten hinweg

Erfahren Sie, wie Sie Amazon Textract Custom Queries Adapter für die Produktion operationalisieren: Infrastructure as Code mit AWS CloudFormation und Terraform, ein prozess für die Adapter-Promotion über Konten hinweg, ein Muster zur Vorklassifizierung und Weiterleitung für mehrere Formularversionen sowie Produktions-Sicherheitskontrollen wie VPC-Endpunkte, Verschlüsselung und IAM mit minimalen Berechtigungen.

Amazon Textract adapter lifecycle architecture: ingestion, pre-classification, adapter selection, Amazon Textract processing, and results delivery
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OpenAIBranche

Bist du ein Codex Original?

Wir sammeln echte Geschichten von Entwicklern, Bastlern, Forschern und Kreativen, die Codex nutzen, um Unglaubliches zu vollbringen. Wenn du Teil des nächsten Kapitels des Codex-Originals-Programms sein möchtest, erzähl uns unten mehr über deine Geschichte und dein Projekt.

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2026-09-27

1 Meldungen

2026-09-26

6 Meldungen
GitHub AI & MLProdukte

GitHub Copilot app für Einsteiger: So erstellt man benutzerdefinierte Workflows mit Canvases

Beschreibe die Oberfläche, die du benötigst, in einfachem Englisch, und lass den Agenten eine lebendige Oberfläche erstellen, die ihr beide nutzen und aktualisieren könnt—so verbringst du weniger Zeit mit der Anpassung an Tools und mehr Zeit damit, Arbeit zu erledigen. Der Beitrag GitHub Copilot app für Einsteiger: So erstellt man benutzerdefinierte Workflows mit Canvases erschien zuerst auf The GitHub Blog .

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AWS Machine LearningForschung

Skalierung von MoE-Reinforcement-Learning auf Amazon EKS mit EFA und DeepEP mit 40 % mehr Durchsatz

Erfahren Sie, wie Sie Mixture-of-Experts (MoE) Reinforcement Learning auf Amazon EKS mit dem Elastic Fabric Adapter (EFA) und DeepEP skalieren. Dieser Beitrag stellt eine Architektur vor, die Amazon EKS, EFA und Amazon S3 kombiniert und den aggregierten Durchsatz von Reinforcement-Learning-Rollouts bei groß angelegtem RLHF- und GRPO-Training um 40 % steigerte.

Diagram of the asynchronous RL loop between rollout workers and policy-training workers
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AWS Machine LearningForschung

Beschleunigung des multimodalen RL-Trainings mit SkyRL auf Amazon SageMaker HyperPod

Erfahren Sie, wie Sie SkyRL, ein Open-Source-Reinforcement-Learning-Framework, auf Amazon SageMaker HyperPod ausführen, um ein Qwen3-VL-8B Vision-Sprachmodell mit GRPO nachzutrainieren. Diese Anleitung umfasst das Erstellen des Container-Images, das Starten eines Ray-Clusters aus SageMaker Studio, das Einreichen und Überwachen des Jobs sowie das Hosting des trainierten LoRA-Adapters für Inferenz.

Architecture diagram of a RayCluster inside an Amazon SageMaker HyperPod cluster: one CPU head node and three GPU worker nodes with two GPUs each, colocating FSDP policy shards and vLLM rollout engines, with an Amazon FSx for Lustre filesystem mounted from outside the cluster.
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