如何在 SageMaker AI 上用 vLLM-Omni 构建实时语音应用(Part 1)
在 Amazon SageMaker AI 上用 AWS vLLM-Omni DLC 部署 Qwen3-TTS,文本与音频经同一条持久双向连接传输,语音可在整段生成完成前开始播放。
在 Amazon SageMaker AI 上用 AWS vLLM-Omni DLC 部署 Qwen3-TTS,文本与音频经同一条持久双向连接传输,语音可在整段生成完成前开始播放。
同一 AWS vLLM-Omni DLC 在 SageMaker AI 部署两个端点:FLUX.2-klein-4B 实时生成图像,Wan2.1-VACE-1.3B 再异步把该图像做成短视频。
Simon Willison 让 Opus 5.5 vibe code 了一款 Bluesky 回复机器人检测工具。信号包括同一账号数秒内连续回复、从不发布原创内容(或图片、链接)却持续回复粉丝更多的用户,以及问号。不同于 Twitter,Bluesky 仍有免费且实用的 API,便于调查这些机器人。
Proaction 借助 Codex、GPT-Live-1 和 GPT-6 Astra,把销售额提升了 60%,并节省 75+ 小时。依托这套模型组合,该公司得以更快地构建、运营和销售现代车队管理服务。
GitHub Copilot app 可用 /create-canvas 把自然语言描述变成在右侧面板打开、与智能体共享的 canvas。提示要写清工作流、使用者能直接操作的内容,以及智能体能添加或更新的事项,界面可以是看板、议题分拣板、发布清单、仪表盘、表单或表格。
在 Amazon EKS 上结合 EFA 与 DeepEP 扩展 MoE 强化学习,吞吐量提升 40%。RLHF 与 GRPO 需同时平衡大规模 rollout 生成和紧耦合策略训练,两侧速率不匹配会让加速器空闲或引发训练不稳定。更稀疏的 MoE 使训练更受通信而非算力制约;作业超出单实例后,通信从节点内 NVLink 转到更低带宽的节点间链路。
Datacor 将 Amazon Quick Sight 嵌入 TrackAbout,用交互式仪表盘和自然语言搜索栏为工业气体与焊接分销商提供自助式租赁分析。TrackAbout 客户共管理 2750 万项资产、每月超 72.5 万张账单,此前取数需提交 SSRS 报表请求并等待数天甚至数周。
与大语言模型交互三年后,主要界面仍是聊天,但 GitHub Copilot 应用中的 canvas 可按具体任务生成没有浏览器外壳的全栈界面,使操作常常不必停留在对话框。
NVIDIA 博客介绍了如何将 MuJoCo 场景迁移到 MJWarp 以实现 GPU 加速。文章展示了从 SO-101 机械臂的 CPU 模拟到 2048 并行 GPU 环境的迁移步骤,包括模型上传、批处理状态复制、CUDA 图捕获和吞吐量测量。迁移后可实现单步从 CPU 世界到 GPU 批处理的并行推进。
推荐理由:NVIDIA 提供了从 MuJoCo 到 MJWarp 的迁移指南,展示了如何将单个机器人模拟扩展到 2048 个并行 GPU 环境,实现大规模采样。读者可据此在物理 AI 学习工作流中利用 GPU 加速。
GitHub Copilot App 内置 diff、terminal 和 browser 面板,让用户在同一界面内审查 AI 代码更改、运行命令并预览功能,无需切换编辑器、终端和浏览器。
GitHub Copilot app 支持同时运行多个智能体,每个会话相互独立,并可各自基于独立的 Git worktree 并行执行、保留自身上下文。用户在 sessions view 中可通过卡片查看各会话标题与任务进度,自由切换且无需重新说明上下文。以 tailspin-toys