El artículo presenta la receta de éxito de Greg con la IA Agéntica. Detalla cómo el enfoque de Greg condujo al éxito, utilizando la tecnología de Amazon Web Services.
BMW Group y AWS colaboran para avanzar en la ingeniería basada en datos, con el objetivo de innovar el futuro desarrollo automotriz. Esta asociación se centra en aprovechar las tecnologías de la nube para mejorar los procesos de ingeniería y la toma de decisiones.
HelloFresh implementó soluciones de IA para reducir significativamente el tiempo de respuesta de los ingenieros, de horas a segundos. Esta optimización de procesos se logró en colaboración con Amazon Web Services.
Este contenido explica cómo Amazon Web Services (AWS) puede usarse para acelerar la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software (SDLC).
Amazon Web Services (AWS) presenta las "Formula 1® Circuit Classes" y "F1 Insights", que utilizan la tecnología de AWS para ofrecer nuevos análisis y experiencias a los aficionados de la Fórmula 1. Estas innovaciones buscan profundizar la comprensión de las carreras a través de datos e insights avanzados.
Este contenido explora cómo Amazon Web Services (AWS) se utiliza para generar conocimientos para la Fórmula 1, centrándose específicamente en los circuitos urbanos. Probablemente detalla las tecnologías y técnicas de análisis de datos empleadas para mejorar la comprensión y el rendimiento en estos entornos de carrera únicos.
Este artículo conecta piezas anteriores para explicar el RAG multimodal. Detalla cómo las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock ahora soportan contenido multimodal, incluyendo imágenes, audio y video, para construir flujos de trabajo RAG de principio a fin en AWS.
Este artículo presenta un benchmark real de AWS comparando la CLI de AWS con el awslabs.aws-api-mcp-server oficial para agentes de IA, concluyendo que una herramienta CLI bien diseñada supera a MCP. Redefine la pregunta de cuál usar como un equilibrio entre el tiempo de ingeniería y los tokens de entrada por ejecución.
Esta semana, AWS añadió Claude Opus 4.7 a Amazon Bedrock, coincidiendo con una inversión adicional de $25 mil millones de Amazon en Anthropic, sumando un total de $33 mil millones. Esto representa la mayor apuesta corporativa en infraestructura de IA de la historia, con implicaciones inmediatas para los ingenieros que construyen en AWS utilizando Claude en sistemas agénticos de producción.
Anthropic cerró un acuerdo de una década con AWS, comprometiendo más de 100 mil millones de dólares para capacidad de entrenamiento e inferencia de IA. Además, sus ingresos anualizados superaron los 30 mil millones de dólares, lo que indica un crecimiento de consumo sin precedentes.
OpenAI ha puesto a disposición sus modelos frontera, incluido GPT-4, y sus modelos Codex a través de Amazon Web Services (AWS). Esta integración simplifica el acceso a potentes herramientas de IA para los clientes de AWS, permitiendo la incorporación directa de estos modelos avanzados en sus flujos de trabajo existentes.
Este documento describe métodos para resolver errores de elegibilidad del marketplace privado al intentar acceder a modelos de Amazon Bedrock. Ofrece una guía paso a paso para superar impedimentos y asegurar el acceso adecuado a los modelos.
Este post explica cómo construir un portal personalizado con la interfaz de usuario de aplicaciones SageMaker AI MLflow incrustadas. Cubre la arquitectura de React y Flask, la implementación con AWS CDK, la autenticación SigV4 y consideraciones de seguridad.
El Bedrock Agentcore de Amazon Web Services está revolucionando la industria de viajes. Ofrece nuevas capacidades para transformar la experiencia del cliente en este sector.
Esta guía explora el cambio hacia la eficiencia en la producción de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), presentando LLMeter de AWS Labs. La herramienta es una biblioteca Python para benchmarking, detallando su importancia, uso y métricas cruciales como el Tiempo hasta el Primer Token y los Tokens por Segundo.
Esta publicación explica cómo integrar Amazon Quick con los servicios de AWS utilizando el soporte de Model Context Protocol (MCP) de Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Demuestra la creación de un asistente de IA conversacional que traduce el lenguaje natural en comandos de AWS CLI, simplificando las operaciones.
Esta publicación demuestra cómo implementar evaluadores personalizados basados en código en Amazon Bedrock AgentCore. Enseña a registrar evaluadores basados en Lambda para un agente de inteligencia de mercado financiero y combinarlos con evaluadores integrados para la verificación de hechos y la detección de PII.
Este artículo detalla cómo construir agentes Claude AI escalables en AWS Lambda, abordando el desafío de la naturaleza sin estado de Lambda con conexiones WebSocket persistentes. Propone el uso del Model Context Protocol (MCP) con Upstash Redis para la gestión del estado de la sesión, permitiendo interacciones con estado y logrando alta concurrencia y eficiencia de costos.
Este contenido explora cómo Bedrock AgentCore de Amazon Web Services está habilitando la IA Agente. Detalla las funcionalidades y el impacto de esta tecnología en el desarrollo de sistemas de IA autónomos.
GoKwik simplifica el proceso de pago y combate el fraude de manera efectiva utilizando inteligencia artificial en la plataforma AWS. Esta implementación demuestra cómo la IA puede optimizar la experiencia del cliente y reforzar la seguridad en las transacciones en línea.
