用 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 合同智能平台
基于 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 的合同智能平台，用 AI 智能体从合同 PDF 中提取八个关键字段，并由独立的 Claude Haiku 验证智能体复核，签名识别分歧时由 Amazon Textract 做确定性裁决。
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AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Condé Nast 如何用 Amazon Bedrock 构建多模态视频检索
Condé Nast 联合 AWS 生成式 AI 创新中心，基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频检索方案，并选用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型联合编码画面、音频与转录文本。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包好的经验，后者是连接工具与数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未消亡，它让模型基于训练数据之外的信息作答，能减少 token 消耗并降低答案不完整的概率。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Agentic Search 检索层，FinanceBench 准确率从 26.7% 升至 86%
Mistral 发布 Agentic Search，一个让模型在多步检索循环中查找、检查和验证信息的检索层，通过 Mistral Search Toolkit 提供，并内置于 Studio 和 Vibe 的 Libraries。
推荐理由：原文给出多步检索循环在 FinanceBench 与 OfficeQA Pro 上的准确率、token 与延迟变化，可据此判断传统 RAG 的替代路径。