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2026年3月17日
Amazon Bedrock 推理成本优化的工程实践：从定价模型选择到分层架构设计
摘要： 大模型推理成本是一个工程问题，不是调参问题。核心在于根据任务特征选择合适的计费模式，而不是试图压缩单次推理的 token 数。 Bedrock 定价体系分析 Amazon Bedrock 的定价体系有四个层级，从亚马逊云科技官方定价页面（aws.amazon.com/cn/bedrock/prici 阅读全文
posted @ 2026-03-17 19:44 亚马逊云开发者 阅读(123) 评论(0) 推荐(0)
规范驱动 vs 即兴生成：用 Kiro IDE 做了个完整项目后的工程思考
摘要： AI 编程工具的核心矛盾是什么？ 速度和可控性的 trade-off。即兴生成（给一句话直接出代码）速度快，但复杂项目的可控性差——生成的代码偏离意图、多人协作风格不一、缺乏文档沉淀。 Kiro 是亚马逊云科技推出的 AI 原生 IDE，选择了另一条路：先写规范，再写代码。我花两天时间完整体验了一遍 阅读全文
posted @ 2026-03-17 12:03 亚马逊云开发者 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)
从 EC2 迁移到 Lambda + Bedrock：一次 Serverless AI 架构实践的完整复盘
摘要： 前言 在做技术选型的时候，"用不用 Serverless" 这个问题经常被讨论。这篇文章不谈理论，记录一次真实的迁移过程——把一个跑在 EC2 上的 AI 问答服务，迁移到 Lambda + Bedrock 的 Serverless 架构。重点分析迁移动机、技术实现、踩坑过程和最终效果。 迁移动机 阅读全文
posted @ 2026-03-17 08:03 亚马逊云开发者 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
2026年3月16日
解决大模型微调的灾难性遗忘：Nova Forge 数据混合策略工程实践
摘要： 问题定义 大语言模型的全参数微调（Full-rank SFT）存在一个固有矛盾：参数空间是共享的，学习领域特定模式时会不可避免地干扰原有的通用能力编码。这就是灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。 表现为：微调后领域任务指标提升，但 MMLU 等通用基准分数显著下降，指令遵循 阅读全文
posted @ 2026-03-16 20:22 亚马逊云开发者 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
全参数微调的灾难性遗忘问题：Nova Forge 数据混合策略的工程分析
摘要： 问题定义 大语言模型的全参数微调（Full-rank SFT）存在一个固有矛盾：参数空间是共享的，学习领域特定模式时会不可避免地干扰原有的通用能力编码。这就是灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。 表现为：微调后领域任务指标提升，但 MMLU 等通用基准分数显著下降，指令遵循 阅读全文
posted @ 2026-03-16 19:52 亚马逊云开发者 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)
S3 Vectors 架构分析：无服务器向量存储如何实现 85% 成本优化
摘要： 背景 RAG（Retrieval Augmented Generation）系统中，向量存储是核心组件之一。传统方案使用专用向量数据库，性能优异但运维成本高——集群需要 7×24 运行，不管是否有查询请求。 Amazon S3 Vectors 提供了一种不同的思路：将向量存储能力作为 S3 的原生 阅读全文
posted @ 2026-03-16 16:08 亚马逊云开发者 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
Agent 记忆系统架构设计：从双层存储到智能整合的工程实践
摘要： 问题背景 长期运行的 AI Agent 面临一个工程问题：如何管理持续增长的对话历史？ 简单方案是把所有对话塞进 context window，但这带来三个问题：token 消耗线性增长、信息冲突无法自动解决、冗余数据拉低检索精度。另一个极端是只保留最近 N 轮，代价是丢失用户偏好和历史经验。 本文 阅读全文
posted @ 2026-03-16 15:03 亚马逊云开发者 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
2026年3月13日
MCP 协议架构解析：从设计原理到 Bedrock 集成的安全工具调用方案
摘要： 背景 AI Agent 的能力边界取决于它能调用的工具。当前主流的工具接入方式是 function calling——模型输出结构化的函数调用请求，应用层解析后执行。 这个方案在工具数量少的时候够用。但随着 Agent 需要接入的工具增多（存储、数据库、消息队列、内部 API...），每个工具都需要 阅读全文
posted @ 2026-03-13 20:00 亚马逊云开发者 阅读(62) 评论(0) 推荐(0)
AI Agent 运行时安全模型：从 IAM 最小权限到 VPC Endpoint 的多层防护设计
摘要： 问题定义 传统应用的安全模型建立在一个假设上：应用的行为是确定性的。代码审查通过了，行为就是可预测的。 AI Agent 打破了这个假设。Agent 根据自然语言 prompt 和运行时上下文动态决定调用哪些 API、传递什么参数。即使代码不变，不同的用户输入可能导致完全不同的 API 调用序列。 阅读全文
posted @ 2026-03-13 11:30 亚马逊云开发者 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)
Kiro IDE 架构剖析：Spec 驱动开发的技术实现与工程化思考
摘要： 引子 AI 辅助编程工具发展到今天，一个核心矛盾越来越明显：模型能力在涨，但开发者对生成代码的控制力在降。 你让 AI 写一个函数，它可能写得比你好。但你让它写一个系统，它大概率会把架构搞砸——不是因为它不会写代码，而是因为它不知道你要什么。 传统 chat 式 AI 编程交互缓解了这个问题，但没有 阅读全文
posted @ 2026-03-13 07:30 亚马逊云开发者 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)
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