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生成式AI的突破性进展，在提升防御效率的同时，也显著降低了攻击门槛。过去两年，基于大语言模型（LLM）、多模态模型及云原生架构的“AI黑客工具”在灰色市场快速扩散，形成“低代码+自动化+智能化”的黑产新范式。然而，大量案例表明，AI黑客工具在实战中正遭遇“反噬”困境：技术滥用导致自我暴露，攻击者反而成为被追踪、被溯源、被反制的首要目标。本文提出“三重危机”框架——代码级自爆、数据级社死、身份级裸奔
例如，一个常见的论点是，给定一段有水印的内容，对手可以简单地使用另一个不产生水印内容的生成式AI重新生成内容，从而移除水印。这还包括水印面临的新技术挑战，如为开源模型添加水印、确保水印在模型之间不“重叠”、保持水印与模型更新和架构变化的一致性，以及更多。对于许多问题，如版权问题，同样重要的是要认识到，这不仅仅是通过水印检测AI生成内容。此外，安全性和鲁棒性问题变得更加复杂，因为可以应用多个水印，并
去年，我们在MatrixGo数据标注平台上推出了。该工具使众包能够与 LLM 互动、收集评估、记录偏好并收集提示-响应对，从而让客户能够测试并确保模型的准确性和可靠性。该工具已获得广泛关注，并用于各种 AI 训练数据用例中的复杂任务。
【摘要】生成式推荐网络在工业界呈现多样化发展，腾讯AMGR采用多模态编码和Transformer解码，实现15%的点击率提升；快手OneRec通过MoE架构和DPO优化，观看时长提升1.6%；Google TIGER利用语义ID生成式检索，冷启动准确率提升12%；Meta HSTU采用特征序列化技术，转化率提升12.4%；字节跳动Infinity实现高分辨率图像生成，点击率提升9.3%。技术趋势呈
人类的参与在数据准备和 RAG 系统中都至关重要，在数据准备中，领域专业知识和上下文被添加到原始数据中，而在 RAG 系统中，人类增强了矢量检索的相关性并提供提示/响应质量保证。然而，当辅以细致入微的人类评估时，它们的功能最佳，可以捕捉自动化系统可能错过的语言和上下文的微妙之处。在不断发展的生成人工智能世界中，检索增强生成 (RAG) 标志着一项重大进步，它将检索模型的准确性与生成模型的创造性相结
一个示例讲解Mendix应用嵌入机器学习算法模型的端到端操作。
生成式AI×运动健康，将如何改变我们的生活？
亚马逊云科技的Cloud Quest是一款专为零基础学习者设计的教育游戏，旨在帮助他们通过实际操作来学习如何构建云解决方案。玩家可以扮演诸如解决方案架构师等角色，与虚拟客户互动，将业务需求转化为技术实施。游戏提供了丰富的互动式学习体验，包括解决方案规划、视频教程、在亚马逊云科技控制台中进行的引导实验以及最终的成果验证。通过实际操作来培养实际工作技能，让学习者能够自信地应用所学知识。合作伙伴可以利用
1024，2023年的1024，注定是不平凡的1024，AIGC已经成为了整个年度的主题，亚马逊云科技在这个开发者每年最重要的日子，举办了生成式AI构建者大会，让我们一起再次了解本次生成式AI构建者大会，回顾会场的精彩瞬间！目前生成式 AI 应用落地已经从热火朝天的“百模大战”，步入到了少数优秀模型脱颖而出，工具链百花齐放，以及企业主管认真寻找生成式 AI 落地场景的新阶段。亚马逊云科技的合作伙伴
吉利德在亚马逊云科技平台上搭建了一个云优先的数据平台，使他们能够自主获取高质量的数据产品。这为他们使用了诸如SageMaker等生成性AI和机器学习工具提供了支持。吉利德专注于根据业务需求构建模型，从而实现从概念验证到实际应用的平稳过渡。吉利德正在运用生成性AI来挖掘洞察并简化工作流程。具体应用包括分析研究论文、制作营销材料、用真实世界数据优化临床试验设计以及构建用于查询数据的对话式应用程序。
生成式AI是否增强左脑削弱右脑真相探究
【摘要】生成式AI对人类思维的影响并非单向强化逻辑而削弱创造。它是一个双向认知放大器，其最终效应取决于我们主动设计的人机协作模式。
预训练得到的模型我们叫自监督学习模型（Self-supervised Learning），也叫基石模型（foundation modle）。机器是怎么学习的ChatGPT里面的监督学习GPT-2GPT-3和GPT-3.5GPTChatGPT支持多语言ChatGPT里面的自监督学习
本手册为企业提供AI落地的系统框架，涵盖战略、技术、组织、场景和风险管理。战略层提出"三阶法"制定AI规划，从现状评估、目标锚定到路径规划；技术层强调算力基础设施、数据治理和平台选型；组织层建议构建技术、业务和治理三类人才体系；场景层列举制造、零售等行业的高价值应用案例。针对不同规模企业提供差异化方案，帮助实现从AI试点到规模化应用的闭环管理。150字
演讲者探讨了亚马逊云科技如何优化现代数据管道并实现零ETL架构。他们解析了传统ETL流程所面临的常见问题，包括复杂性、数据不一致性以及对专业技能的依赖。亚马逊云科技提供了一系列服务来应对这些问题。例如，Glue Catalog用于存储元数据，使得数据能够在各个服务之间被访问。AppFlow和Kinesis Firehose则负责轻松地将数据迁移至亚马逊云科技。Redshift Spectrum和联
神州泰岳成为首批获得亚马逊云科技生成式AI能力认证的合作伙伴。
摩比（Mobi）是一家成立于2005年的小型地区无线运营商，总部位于夏威夷。近年来，摩比经历了一场重大变革，从传统的电信基础设施转型为现代、基于云的5G网络，该网络得到了亚马逊云科技的支持。推动这一变革的关键因素在于摩比的传统核心网络已无法满足5G、VoLTE和eSIM等基本功能的需求。通过与RipSIM合作引入eSIM解决方案以及采用云原生无线核心网Wg2，摩比得以实现快速推出创新产品的灵活性及
亚马逊云科技在中国，生成式AI+行业化战略齐头并进
亚马逊云科技（Amazon Web Services）近期在re:Invent上举行了一场关于运用Amazon FSx for NetApp ONTAP将数据迁移至云端的主题研讨会。主讲人Ozan Talo首先阐述了众多企业在应对繁杂且迅速扩张的内部存储基础设施管理难题时的挑战，并强调了FSx for ONTAP如何通过提供NetApp领先的ONTAP存储操作系统的大量功能以及在亚马逊云科技云端运
埃里克·莱维达（Eric Levitra）是亚马逊云科技的高级经理，在re:Invent上发表了演讲，探讨了合作伙伴如何借助亚马逊云科技合作伙伴基金门户（AFP）充分利用亚马逊云科技的合作伙伴资金福利。演讲的核心主题在于助力合作伙伴通过运用各种亚马逊云科技资金计划加速其在亚马逊云科技业务的扩张。亚马逊云科技提供了多种合作伙伴资金计划，包括信贷、现金激励和折扣等，旨在协助合作伙伴构建能力、拓展销售渠
这段视频探讨了如何运用亚马逊云科技的服务来实现数据恢复力和可用性的策略。演讲者强调了通过预测潜在问题和构建冗余来设计能够应对故障的高可用性和灾难恢复这两个核心概念的重要性。亚马逊云科技凭借其全球范围内的区域和可用区基础设施，为客户提供弹性支持。客户可以利用这一优势，通过在不同的地区和区域进行部署。例如，RDS、DynamoDB和S3等服务能够在不同地区之间实现高可用性。针对灾难恢复，亚马逊云科技提
演讲者在探讨如何将大型数据集迁移至亚马逊云科技时，详细分析了在线传输与亚马逊云科技 DataSync 和离线传输与 Snowball 设备的优劣。DataSync 通过高效、安全的网络实现数据传输，适用于重复性工作流程、迁移、复制和归档。而 Snowball 设备在网速受限的情况下也能实现 petabyte 级的数据传输，具备防篡改功能并与亚马逊云科技的安全功能相集成，同时在边缘提供计算能力。对于
my name is romita. i uh i am a product manager in sage maker and today i'm going to be talking about how to improve foundational models with human foundation models with human loop with my colleagues,
生成式AI在跨境电商核心场景的应用效果如何？
德比软件积极拥抱生成式AI技术，赋能酒店行业降本增效。
全球化就是本地化
在这个AI蓬勃发展的时代，你如何使用人工智能？如果您认为还没有，请再想一想。人工智能已经为我们的许多日常活动提供了动力，尽管您可能还没有有意将其用作工具，但这种情况可能会在不久的将来发生变化。随着构建和改进自己的大型语言模型（LLM），人工智能竞赛才刚刚开始。微软上个月推出了自己的 Bing AI 聊天机器人，谷歌的“Bard”于今年 3 月发布，同时我们也不能忘记划时代的事件：。虽然创建最好的大
在近年来的科技进步中，生成式人工智能（AIGC）在软件开发领域的应用引起了广泛关注。无论是代码生成、错误检测还是自动化测试，AI工具正在逐步渗透到开发者的日常工作中。面对这一趋势，人们不禁要问：AI究竟是在帮助开发者还是在取代他们？本文将探讨AI在软件开发中的角色，并分析其对开发者职业前景和技能需求的影响。
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