Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文 bandit 提升获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂 bandit（LinUCB）为产品获客漏斗做个性化内容选择，七周在线 A/B 测试中，一个人群最终漏斗转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
#教程/实践
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到人在回路工作流
Amazon Bedrock AgentCore 支持构建"环境智能体"（ambient agent）：由 Amazon S3 事件或定时任务触发，在 AgentCore Runtime 上以容器方式运行，通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批后继续执行。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。canvas 会保存为扩展，可随项目共享或作为个人扩展复用，社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对超大 diff 与评论带来的渲染压力。团队用一个含 2,200 个文件、超百万行改动、400 多条行内评论的开源 pull request 做验证，将文档高度拆成确定性的代码几何与惰性测量的动态评论块两套体系，避免滚动跳变。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7878 GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，代码主要由 AI 智能体编写，分布在 128 个 PR 中增量落地，而非一次性切换。
推荐理由：作者以亲历者身份复盘用 AI 智能体把 Copilot 运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整过程，给出可迁移的多智能体协作与缓存策略。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 GitHub 如何用 Copilot 把营销活动运营变成代码
GitHub 日本和韩国区营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot 自动化：以 GitHub Issue 为工作单元，用 Issue forms 收集活动信息、Labels 触发流程、Actions 执行任务，活动从单个 Issue 自动完成搭建、每日筛选报名者并在结束后清理。