如何端到端管理 Amazon Bedrock 成本：面向 FinOps 与平台团队的实操手册
Amazon Bedrock 新增按 IAM 主体粒度的成本归因能力，推理费用会自动记到发起调用的 IAM 用户、角色、联邦身份或 API key 上，调用方 ARN 写入 AWS Cost and Usage Report（CUR）2.0 的 line_item_iam_principal 列，无需自建基础设施。
#Anthropic
AWS Machine Learning BlogAI 评分36
Hugging Face BlogAI 评分58 Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究：LLM 能否可靠判断研究想法的新颖性
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems，并公开基准、数据和代码，用于测试 LLM 作为“新颖性评判者”是否可靠。
研究基于 ICLR 2026 评审意见构建两个数据集：154 篇高新颖性人类论文想法与 145 篇低新颖性想法组成 Human-Only，另有 154 个人类想法与 LLM 生成想法配对的 Human+Generated。
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。
AWS Machine Learning BlogAI 评分34 用 AtScale 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
AWS 博客展示如何用 AtScale 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 构建面向智能体 AI 的 Customer 360 方案。
AtScale 采用维度模型（维度、层级、度量），用基于 YAML 的开放规范 Semantic Modeling Language 编写并纳入 Git 版本管理，单个已部署模型可同时通过 SQL、XMLA 和 MCP 三种协议对外暴露。
AWS Machine Learning BlogAI 评分34 用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
本系列第三篇用 Strategy Mosaic 作为语义层，在 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 上以两个链接模型建模 Customer 360 域，无需 ETL，并通过 MCP 端点让托管在 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Strands 智能体访问。
AWS Machine Learning BlogAI 评分34 用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
本教程演示如何用 Denodo Platform 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 托管智能体，构建跨 AWS 与本地数据源的 Customer 360 查询方案。
Denodo 将 Amazon Aurora、Amazon Redshift 和本地 PostgreSQL 中的客户资料、订单历史与奖励账户三张表联邦为单一 customer_360 视图，智能体通过 Denodo MCP Server 以 VQL 查询，无需 ETL 搬移数据。
AWS Machine Learning BlogAI 评分58 Amazon Bedrock 为 Anthropic Claude 模型支持结构化输出
Amazon Bedrock 现已在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点上，为所有可用的 Anthropic Claude 模型支持结构化输出，可直接返回符合所定义 JSON schema 的响应，无需自定义解析、重试逻辑或后处理。
该功能通过约束解码在生成 token 时强制执行 schema，提供 JSON Schema 输出格式和严格工具调用两种机制，可用于数据抽取、智能体工具调用和批量分类。首次使用新 schema 需编译语法产物，编译结果按账号缓存 24 小时；schema 结构变更会使缓存失效。该功能已正式可用，支持批量推理，在 bedrock-runtime 上还支持跨区域推理。
AWS Machine Learning BlogAI 评分22 Tamnoon 如何用 Amazon Bedrock 构建 AI 云安全修复平台 Tami
Tamnoon 基于 Amazon Bedrock 构建了智能体式云修复编排器 Tami，可自主调查 CNAPP 等来源的安全发现并评估修复安全性，再生成带护栏和回滚指引的修复方案。
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。
AWS Machine Learning BlogAI 评分22 Amazon Bedrock、AgentCore 与 Strands 9 月更新盘点：GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5、Kimi K3 等上线
Amazon Bedrock 9 月新增 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列模型，其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万输入 token，Ultrafast 版本推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒。
AWS Machine Learning Blog 精选AI 评分71 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。