基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 SkyRL 加速多模态强化学习训练
该实践指南介绍了如何在 Amazon SageMaker HyperPod 上运行开源强化学习框架 SkyRL，采用 GRPO 算法对 Qwen3-VL-8B 视觉语言大模型进行后训练。内容涵盖构建容器镜像、通过 SageMaker Studio 启动 Ray 分布式集群、提交与监控训练作业，以及最终部署和托管训练所得的 LoRA 适配器以进行推理。
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9月26日2026-09-26
在 Amazon SageMaker AI 上部署 Qwen3-TTS 实现实时个性化语音合成
Amazon SageMaker JumpStart 现已支持部署开源的 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 文本转语音模型至全托管的实时终端节点。开发者可利用简短的参考音频片段快速完成声音克隆，且该模型具备跨语言克隆能力，能在不同语种切换时稳定保留说话人的独特音色特征，为构建高保真、个性化的多语言实时语音交互应用提供了便捷的落地路径。
9月24日2026-09-24
基于 Amazon Bedrock 与开放权重模型构建 AI 编码智能体
本文介绍了如何将开源终端原生 AI 编码智能体 OpenCode 与 Amazon Bedrock 上的开放权重模型结合，打造安全、灵活且按需付费的代码助手。开发者可以配置多模型工作流，为不同任务匹配适合的模型，并在无需管理底层基础设施的情况下，将所有数据保留在自己的 AWS 账户内，兼顾开发效率与数据安全性。
阅读原文 ↗推荐理由：展示了开源终端智能体与云端托管开源模型的工程结合方案，为开发者提供了私密安全的低成本编程助手实践。# AI编码# Amazon Bedrock# 智能体# OpenCode# 开源
9月22日2026-09-22
Positron 集成至 Amazon SageMaker AI，支持统一数据科学工作流
Posit 推出的下一代数据科学集成开发环境（IDE）Positron 现已支持在 Amazon SageMaker AI 上运行。在统一且受监管的 SageMaker Studio Space 环境中，数据科学家可结合 Amazon Athena 探索数据，利用 R 语言验证特征，使用 Python 训练 XGBoost 模型，直接部署 SageMaker AI 实时推理终端，并通过 Quarto 生成结果报告，实现多语言端到端工作流协同。
9月19日2026-09-19
Moonshot AI 的 Kimi K3 模型正式上线 Amazon Bedrock
Moonshot AI（月之暗面）开发的 Kimi K3 模型现已在 Amazon Bedrock 上线。该模型为开放权重架构，专为编程与知识工作场景优化。Kimi K3 具备原生视觉理解能力，支持高达 100 万 token 的上下文窗口，并提供显式提示词缓存（Prompt Caching）功能，可有效降低推理延迟与输入成本。