Workstation 博客
DevOps
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深度学习系统：面向工程师与智能体的技术简报
Workstation 深度学习技术简报：梯度训练的深度网络、判别式与生成式模型、任务指标，以及 Bedrock 与 Kubernetes serving 的选择。
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Kimi K3 与开源权重：无需锁定 API 的前沿智能体
Kimi K3 将开源权重模型推入前沿智能体领地。对开发者、vLLM serving、MCP 的变化，以及 Workstation 生产建议。
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AWS 上的 Claude Opus 5：面向构建者与业务的 Workstation 指南
Workstation 对 Amazon Bedrock 上 Claude Opus 5 的观点：智能体编程、长时运行智能体、1M 上下文、默认 ZDR，以及团队应如何采用。
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明智开发者工作流 + 多智能体开发团队
明智开发者如何推进新项目 — 头脑风暴、讨论、原型、图示、提案、ADR、PR、GitOps — 外加 Review Bot 与 Workstation 多智能体团队。
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Amazon Bedrock、AgentCore、SageMaker 与 Q：Microsoft Teams 中的智能体
落地 Amazon Bedrock、Bedrock AgentCore、SageMaker 与 Amazon Q，再在 Microsoft Teams 中启动首个业务智能体——含需求、工具与时间盒。
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Kubeflow + Argo CD：Kubernetes 上的 GitOps MLOps
在 Kubernetes 上用 Kubeflow 与 Argo CD 做 MLOps：在 Kubeflow 中训练并注册模型，用 GitOps 晋级 InferenceServices，用 git revert 回滚。
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大型语言模型解释：LLM 的工作原理以及如何在 Kubernetes 上运行您自己的语言模型
什么是大型语言模型以及它们如何工作？为经理和工程师提供清晰的非技术性解释器 - 令牌、嵌入、变压器、训练和推理 - 加上生产 Kubernetes YAML，以使用 Ollama 和 vLLM 部署您自己的 LLM。
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