Claude Haiku 5.5 上线 AWS Bedrock 与 Claude Platform on AWS
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。
关注点
AWS 官方给出 Haiku 5.5 在 Bedrock 上的可用区域、调用方式与成本定位，便于判断它在多智能体分层中的位置。
搜索“Claude Haiku 4.5”
找到 4 条 · 更新于 23:40
AWS Machine Learning Blog 精选AI 评分71
AWS Machine Learning BlogAI 评分36 IskayPet 如何用 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 统一企业知识库
IskayPet 基于 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建了企业知识助手，让员工用自然语言查询零售运营、兽医诊疗、人事入职和采购等领域的内部文档，覆盖西班牙、葡萄牙、法国三国和四种语言，且无需自建 RAG 基础设施。
该助手通过原生 SharePoint 连接器直接读取现有文档库，避免数据迁移，并启用高级索引处理文档内嵌图片内容。检索环节采用语义与关键词（BM25）混合搜索及托管重排序，均不额外收费，同时在检索时沿用 SharePoint 原有文档级权限，只返回提问者有权查看的内容。答案要求标注来源，检索内容不足时模型会明确说明。
Hugging Face Blog 精选AI 评分62 Apertus 1.5 发布：8B/70B 模型新增图像音频理解与思考模式
Apertus 1.5 在 Apertus 1.0 的 8B 和 70B 模型基础上新增图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口，并改进指令遵循和工具调用能力，权重以 Apache 2.0 许可发布在 Hugging Face。
模型采用早期融合方式，图像和音频以离散 token 与文本进入同一序列，图像用 Emu3.5 tokenizer 编码（512×512 图像为 1,024 token），音频用 WavTokenizer（每秒 40 token），架构不变，模型只输出文本。上下文窗口扩展到 262,144 token，8B 和 70B 分别增加 4 万亿和 2 万亿 token 训练数据，总量达 19T 和 17T。
关注点Apertus 1.5 把 8B/70B 文本模型扩展为多模态并开放全部训练细节，可观察开源模型如何用 tokenizer 方案做多模态。
AWS Machine Learning BlogAI 评分28 Orca Security 用 Amazon Bedrock 打造自然语言安全查询，查询成本降 90%
Orca Security 与 AWS 合作在 Amazon Bedrock 上构建了自然语言查询智能体 Discovery AI，可将自然语言问题转换为 Sonar 查询。
相比最初把 900+ 模型定义塞进单个提示词的方案，其查询成本降低 90%、输入 token 减少 93%、延迟降低 75%，目前每天处理数千次查询、响应时间 15 秒。