摘要：
背景 大模型联网搜索后做精确数值计算容易翻车。我测试过让模型搜两只股票市盈率做对比，搜到了正确网页，"推理"出来的数字却跟真实数据差了 30%。 根本原因：大模型做精确计数、排序、数值提取这类任务，天生不靠谱。它会数错、估错、跳过数据项。 Dynamic Filtering 解决这个问题的思路很直接 阅读全文
posted @ 2026-03-25 18:48
亚马逊云开发者
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摘要：
最近在做 x86 到 ARM64 的迁移评估。发现亚马逊云科技和 Arm 联合推出了 Kiro Graviton Migration Power——一个基于 MCP 协议的 AI 迁移分析工具。 拿两个项目实测了一下，记录技术细节。 为什么迁移评估这么耗时 x86→ARM64 迁移的三个核心痛点： 阅读全文
posted @ 2026-03-25 17:16
亚马逊云开发者
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摘要：
需求场景 团队想在飞书群里用上 AI 聊天机器人——代码审查、知识库问答、运维查询。从零搭 Agent 运行时工作量太大，需要一个轻量方案。 Kiro CLI 支持 Agent Client Protocol（ACP），可以直接做 Agent 后端。写一层桥接服务翻译飞书消息格式，Agent 推理/ 阅读全文
posted @ 2026-03-25 12:09
亚马逊云开发者
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