01:23官方一手AWS Machine Learning Blog@Caroline Des Rochers精选该方案利用 Amazon Nova 的视觉推理能力协调多个工具:Meta 的 SAM 3 进行像素级分割、Amazon Textract 进行 OCR。管道处理指纹、身份证、各种朝向的车牌等边缘案例。所有组件部署在 Amazon SageMaker AI 上。最终输出合规的 PII 编辑结果。技巧Amazon NovaSAM 3Amazon TextractAmazon SageMaker AIPII编辑推荐理由:AWS 教你用 Nova、SAM 3 和 Textract 搭一套能自动处理身份证和车牌的 PII 编辑管道,挺实用的。原文
00:50官方一手AWS Machine Learning Blog@Le VyAWS 博客介绍如何通过 Amazon SageMaker AI 微调 Amazon Nova 模型,以提升电子邮件数据提取的准确性。微调使模型识别特定数据模式并区分相似字段,提取准确率可达 94.77%。该方案同时将成本降低 50%,适用于需要高精度提取的业务场景。文章提供了详细步骤和示例代码。技巧Amazon NovaAmazon SageMaker AI微调提示词工程推荐理由:想用 Amazon Nova 搞邮件数据提取?这篇教程手把手教微调,准确率飙到 94.77%,成本还省一半。原文