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2026-04-09
Amazon Bedrock 强化微调 (RFT) 最佳实践指南本文深入解析如何在 Amazon Bedrock 上进行强化微调（RFT）。通过定义明确的奖励信号而非海量标注数据，RFT 可显著提升模型在代码生成、数学推理及结构化提取等任务中的表现。文章涵盖了从数据集准备、奖励函数设计到超参数调优的全流程最佳实践。
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2026-04-08
如何利用 Amazon Bedrock Projects 有效管理 AI 工作负载成本随着 AI 工作负载在 Amazon Bedrock 上的扩展，精准的成本归因变得至关重要。本文深度解析如何利用 Amazon Bedrock Projects 通过标记策略实现工作负载级别的精细化成本分析，助您轻松追踪 AI 花费并优化支出。
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写在 Raycast 2.0 前夜：一份不再过时的使用指南本文是 Raycast 进阶使用指南的导读，作者结合多年使用经验，深入解析了从基础操作到剪贴板历史、文本片段及快捷链接等核心功能。无论你是新手还是进阶用户，都能通过这份指南掌握 Raycast 的使用哲学，提升 macOS 工作效率。
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2026-03-26
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