CodeShare - 博客园

摘要：本文详细介绍了Prime Video如何通过机器学习技术区分三种特殊事件类型（预期事件、非预期低影响事件和非预期高影响事件），有效降低误报率并实现精准异常告警的技术方案。阅读全文

posted @ 2025-07-29 12:41 CodeShare 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊利用语音解耦技术分离语音中的语调、口音、年龄等特征，通过机器学习生成多样化的Alexa语音响应，提升语音AI的包容性与个性化体验。阅读全文

posted @ 2025-07-29 10:56 CodeShare 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊推出基于生成式AI的Q Developer助手，集成在SageMaker Canvas中，允许用户仅通过自然语言描述即可快速构建、训练和部署机器学习模型，无需专业数据科学知识。阅读全文

posted @ 2025-07-29 08:02 CodeShare 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文深入解析亚马逊Astro家用机器人实现流畅运动的四大核心技术：预测性规划、不确定性建模、独特约束轨迹优化和多尺度规划系统，揭示其如何在有限算力下完成优雅避障与拟人化交互。阅读全文

posted @ 2025-07-29 06:01 CodeShare 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文介绍了一种名为MiCS的新型分布式训练方法，通过在AWS云平台上优化通信效率，实现了数百个GPU上的近线性扩展，显著提升了1750亿参数大模型的训练性能。阅读全文

posted @ 2025-07-28 23:06 CodeShare 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊学者David Schuster回顾其二十年量子计算研究历程，从开创电路量子电动力学领域到设计transmon量子比特，并探讨量子纠错与规模化挑战。目前量子处理器已进入含噪声中等规模量子(NISQ)时代，99%以上精度的量子系统即将突破纠错阈值。阅读全文

posted @ 2025-07-28 22:21 CodeShare 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊公开TEACh数据集，包含3000多组模拟对话和视觉数据，用于训练AI助手完成家务任务，支持执行对话历史、轨迹预测和双代理任务三大基准测试。阅读全文

posted @ 2025-07-28 21:08 CodeShare 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊科学家提出基于层次图神经网络的新型图像聚类方法，相比传统无监督学习和GNN方法分别提升F-score达47%和49%，通过元训练数据学习聚类边界判定机制，实现跨数据类别的泛化能力。阅读全文

posted @ 2025-07-28 20:01 CodeShare 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊研究人员开发创新算法解决物流中心数千台移动机器人的拥堵问题，通过多智能体规划和动态路径优化实现高效协同，持续提升订单处理效率。阅读全文

posted @ 2025-07-28 19:11 CodeShare 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文介绍了基于Amazon Translate构建的自动机器翻译同步系统(AMTS)，该系统通过并行数据定制翻译输出，可将人工翻译工作量减少80%，并详细展示了英中和英西翻译的技术架构与优化实践。阅读全文

posted @ 2025-07-28 18:01 CodeShare 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)

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