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某营销合规技术机构通过在某中心生成式AI服务上实施提示工程技术，实现了对复杂网页内容的合规违规检测。该解决方案能够处理包含多产品元素的网页，通过上下文感知分析提取结构化数据，并集成到规则引擎中进行自动化合规检查。
随着今年Interspeech会议的临近，“生成式AI”已成为机器学习界和大众媒体的热门词汇，通常指合成文本或图像的模型。文本转语音（TTS）模型作为Interspeech的主要研究领域，在某种意义上一直是“生成式”的。但正如某机构Alexa AI组织的高级首席科学家所解释的，TTS也已被新的生成式AI范式重塑。
生成式AI搜索与小型语言模型的崛起正重塑信息获取方式。传统搜索引擎基于关键词匹配和链接分析，虽提供多样结果但存在语义理解局限。生成式AI（如ChatGPT）通过大型语言模型直接生成答案，提升交互体验但可能产生幻觉;；小型语言模型（如LLaMA）则凭借高效、隐私优势推动AI民主化。三者各有优劣：传统引擎强在实时性和权威性，生成式AI擅长复杂查询，小型模型适合本地化应用。未来将走向融合共生模式，而非完
Intuit如何从聊天机器人失败走向企业智能体成功
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
这份演讲探讨了NextEra能源公司如何通过运用数据和数据分析来推动可再生能源创新和电网现代化的进程。作为一家领先的清洁能源公司，NextEra能源拥有超过670亿瓦的发电能力。公司为自己设定了远大的脱碳目标，并致力于协助整个美国经济实现脱碳。然而，这是一个复杂的问题，需要针对各个行业制定个性化的解决方案。为了应对这一挑战，NextEra正利用亚马逊云科技上的高级分析、机器学习和模拟技术来优化可再
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
亚马逊云科技的MAP（Amazon Migrate to Amazon Web Services Process）是一项全面的解决方案，涵盖了最佳实践、工具、自动化、合作伙伴、服务和培训等多个方面，旨在帮助客户降低风险并加速云迁移过程。该方案从现有的基础设施的发现和评估开始，以了解依赖关系并建立迁移计分卡。接下来，通过概念验证、详细计划、建立着陆区以及初始应用程序迁移等步骤，逐步积累经验，从而了解
生成性人工智能正在迅速被广泛应用，预计到本世纪30年代，市场规模将超过1.3万亿美元。它能帮助员工创造更多且更高质量的工作成果，从而提高工作满意度。市场营销和销售团队可以通过利用其创建个性化、合规的内容以及强化客户关系来获得巨大收益。初创公司Choppah开发了一款名为Genie的人工智能助手，以协助其销售代表。该助手能将文档摘要转化为常见问题，运用公司数据回答问题，制作会议准备的测验，并提供销售
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
人工智能（AI）正在以惊人的速度改变企业的运营模式，成为企业效率提升与创新的强大驱动力。随着AI技术的不断发展，企业正面临前所未有的机遇与挑战，如何有效利用这些技术已成为决定企业未来成败的关键。首先，AI通过自动化流程和优化决策，为企业节省了大量人力和时间成本。自动化工具能够处理繁琐的日常任务，让员工从重复性工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的项目。这不仅提高了工作效率，还激发了员工的创新潜
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
TRV202探讨了人工智能如何在从规划到着陆的整个旅行过程中重塑体验。本次会议邀请到了TUI集团和曼彻斯特机场集团的专家分享他们如何通过运用AI来优化运营和提高乘客的出行体验。TUI集团正利用AmazonSageMaker等亚马逊云科技服务来构建个性化推荐模型，以便在预订过程中为客户提供酒店房间升级及其他定制优惠建议。此举有助于提高转化率和客户满意度。此外，TUI还采用了Amazon Lex和Am
人工智能（AI）自20世纪中叶诞生以来，经历了多次技术突破与产业变革，其发展历程可划分为六大阶段。
该段视频探讨了企业如何加速采纳人工智能（AI）以实现成效和价值。发言者指出，尽管AI已存在一段时间，但随著机器学习等新技术的进步，它正处在一个转折点，其能力和应用案例正在不断扩大。然而，许多公司仍难以将AI付诸实践，原因包括投资回报率不明确、技能短缺、工具复杂、监管忧虑和数据准备不足等难题。为了应对这些挑战，公司应从寻找与业务目标相符的高价值应用场景开始，评估成果，借助合作伙伴提供的技能和工具，提
Guide通过将自然语言健康关切转化为精准匹配的医疗提供者推荐，彻底变革了医疗提供者搜索体验。该解决方案采用某中心的Bedrock服务搭配Anthropic的Claude 3.5 Sonnet模型，能够理解日常健康描述并将其转换为结构化医疗参数。随后利用OpenSearch服务将这些参数与全面的提供者数据进行匹配，最终提供精准的推荐结果。该架构使成员能够用通俗语言表达健康需求，同时确保提供者匹配符
我们采访了亚马逊云服务（AWS）专业服务与GenAI创新中心副总裁Francessca Vasquez。
演讲者探讨了如何在亚马逊云科技的Lambda上构建高性能的无服务器.NET应用程序的策略。他们在利用熟悉的.NET编程模型（如ASP.NET）的同时，关注优化冷启动问题。一些有效的方法包括运用Lambda注解框架、调整内存分配规模以及实现提前编译。为了提高可观察性，他们推荐使用X-Ray进行分布式追踪、结构化日志记录和自定义指标。在部署应用程序时，演讲者建议采用基础设施即代码框架，例如亚马逊云科技
专家组探讨了生成性人工智能如何改变软件开发及其生命周期（SDLC）的问题。据杰克解释，技能正从传统数据科学转向更侧重于提示工程，以便为大语言模型提供更详细的指令。如今，数据工程师专注于知识嵌入和向量数据库领域，以支持生成性人工智能的混合搜索。斯科特强调了组建高效团队的重要性，以建立信任并评估生产力增长。奥斯马指出，生成性人工智能如何实现快速原型设计，以吸引用户并加快交付过程。专家组认为，治理对于让
随着人工智能 (AI) 的快速发展，我们正处于一场技术革命之中，这场革命正在重塑行业并改变我们与技术互动的方式。多模态人工智能系统集成了多种类型的数据，例如图像、视频、语音、声音和文本。通过结合不同类型的数据信息，人工智能模型丰富了情境信息，使其能够实现更接近人类的认知能力。多模态人工智能可以提高准确性和稳健性，例如，识别视频中的对象和环境，从而为文本或音频提供背景信息。这可以通过为具有不同需求的
独立部署ChatGLM3-6B并提供HTTP API能力。自定义LLM封装对ChatGLM3-6B的访问。创建一个简单的Agent来使用自定义的LLM。
该视频详细介绍了亚马逊SageMaker在高效部署大量大型基础模型以进行推理方面的最新功能。过去，每个模型都需要自己的单独端点，这导致了高昂的运营成本。如今，SageMaker通过其推理组件将多个模型集成至单一端点，从而实现计算资源的充分利用、各模型独立扩展以及智能路由以提高性能。Salesforce已采用此功能将其成本降低50%，同时保持原有的速度。此外，SageMaker还推出了一种新型的大型
生成式人工智能正逐渐改变商业领域，自动化繁琐任务并创作出引人入胜的内容，从而提高生产力。演讲者详细阐述了海量计算能力和数据集如何使我们能够构建强大且具有广泛适用性的基础模型。他概括了规划生成式AI项目的四个关键步骤：界定范围与优先级，选择合适模型，通过对模型进行提示工程及微调等优化技术进行调整，以及负责任的监控实施。在实践过程中，必须关注毒性及其他潜在风险。演讲者强调了培训利益相关者、持续推动学习
本次演讲主要探讨了如何运用亚马逊云计算科技的Step Functions分布式映射功能来拓展互动式数据分析工作流。Vertex Pharmaceuticals公司的Roberto Eal分享了他们如何通过分布式映射加速药物发现的过程。在Vertex公司，科学家们的实验产生大量需要分析的显微镜图像，他们建立了一套系统，用于在样本图像上训练机器学习模型并将这些模型应用到全自动图像分析中。然而，他们传统
SEC244视频探讨了利用生成性人工智能增强亚马逊侦探(Amazon Detective)的安全调查能力的方法。作为一家领先的安全公司，Detective将各种安全日志和发现数据输入到图形数据库中，并运用算法检测潜在的不寻常之处。最近，该系统还与Bedrock建立了新的集成关系，使得安全事件的自然语言摘要得以实现，从而帮助分析师更快地了解事件背景。如今，Detective还能通过对所有API调用的
视频详细介绍了Amazon Bedrock的一项创新功能：Guardrails。开发者可以利用Guardrails根据公司政策来自动定制和保护与AI的互动。Guardrails通过四大可调整策略（包括拒绝敏感话题、内容审查、个人信息减少和词汇限制）来实现保护。这些策略可以应用于用户输入提示以及AI模型生成的回应。一旦违反某项策略，AI的回应将被预设的批准消息所替换。视频中以一个虚构的银行助手聊天机
在麻省理工学院 4 号楼的地下室，有一个被学生们称为「创新的摇篮」的实验室——4-061 实验室。在这里，。这个实验室见证了无数个日夜的辛勤工作和无数次的实验失败，但也正是这些挑战，孕育出了改变世界的创新发现。在过去的三十余年中，麻省理工学院始终未曾放慢对固态聚合物电解质 (SPE) 研究的脚步。随着人工智能技术的迅猛发展，麻省理工学院的科研团队正借助机器学习和数据驱动的策略，开启了一系列的创新研
视频探讨了云安全最佳实践。一个核心议题是企业在迁移至云端时需要调整其安全策略。提前规划安全蓝图以防日后出现问题是至关重要的。这包括软件供应链风险、应用程序安全测试、网络安全以及API暴露等方面。此外，自动化和人工智能在云端的安全方面发挥着关键作用。然而，它们的有效性取决于对环境的良好可视化。规范化和背景化的数据非常重要，以便安全团队不会陷入混乱。在本地和云端之间实施一致的策略和自动响应能够强化自动
在2022年re:Invent上，亚马逊云科技推出了一项名为应用运营的新功能，旨在帮助客户通过应用程序而非个别资源来管理和运营他们的亚马逊云科技环境。安德斯和兰德尔主持了一场讲座，详细解释了应用运营的工作原理。他们强调，传统上，亚马逊云科技服务是以资源为重点的，但客户实际上是按照应用程序和业务工作流程来思考的。应用运营引入了一个应用模型和体验，因此您可以在一次定义应用后，跨服务管理它。
本次演讲探讨了生成性人工智能及其改变我们生活和工作方式的潜质。该演讲概述了语言模型的发展历程，从早期的词嵌入到现今强大且复杂的变压器架构。演讲者详细解释了诸如基础模型、微调及检索增强生成等技术。一个主要议题是如何定制并控制大型语言模型以获取有用结果。这包括审慎地提供提示、限制输出内容的长度以及调整温度和top-p/top-k等参数。最具潜力的方法是检索增强生成，即向“真实”模型提供相关的外部知识。
亚马逊云科技提供了诸如Comprehend、Textract和Rekognition等预先训练好的AI服务模型，这无需机器学习知识。开发者可通过API和SDK调用这些服务。Comprehend能检测语言、实体、情感、PII等信息，适用于各种NLP应用场景。Textract能够提取文本、分析文档和表格，并处理发票等业务文件。Rekognition则具备图像和视频分析能力。
本次演讲探讨了亚马逊云科技的AI/ML服务如何与Salesforce数据云相互整合，从而创造出全新的应用领域。作为模型注册中心的Salesforce Einstein Studio允许客户利用Data Cloud数据在亚马逊云科技的SageMaker中创建模型，并可将这些模型部署至Salesforce应用程序中。这种‘自带模型’的架构简化了数据访问和部署过程。例如，一个在SageMaker中构建的
演讲者强调，在当今市场中提供卓越的客户体验已成为企业竞争的关键要素。他们阐述了领先企业如何运用数据和人工智能（AI）深入理解客户需求、打造个性化优惠、降低障碍并实现自主服务。为了构建创新的客户体验，他们提出了一个由四个支柱构成的框架：应用设计思维以满足用户需求、构建可扩展且灵活的应用程序架构、利用客户数据平台挖掘客户洞察以及运用人工智能技术。演讲者通过实例展示了人工智能和生成模型如何在整个客户体验
本次演讲主要探讨了独立软件供应商（ISV）如何借助亚马逊云科技合作伙伴网络加速增长的话题。作为曾在亚马逊云科技工作的专业人士，他曾协助过ISV的扩张。尽管各家公司的具体情况可能有所不同，但他们与亚马逊云科技之间的关系却具有相似性。他建议将亚马逊云科技视为不仅仅是一个供应商，而是一个提供诸多非技术优势的新合作伙伴。演讲者指出，ISV应与亚马逊云科技在多个层面展开合作，如让财务总监了解计费情况，以及让
这段视频探讨了亚马逊云科技Amazon的最新生成式AI服务，例如Amazon Bedrock，如何助力企业解决复杂问题。演讲者详细介绍了Bedrock的各项功能，使得企业能够在自身数据基础上安全、受控地运用大型语言模型。接着，演讲者通过一个实际案例展示了Atos如何运用Bedrock技术开发一个基于AI的法律合同管理系统。Atos利用自然语言处理模型自动提取关键信息，如风险和责任，从而大大减少了对
这是来自亚马逊云科技的re:Invent演讲，内容涵盖了各种用于管理和从云中数据中获取价值的数据模式和策略。演讲者首先强调了采用一种现代化的数据战略的重要性，该战略旨在利用专为数据库解决方案、分析、数据湖和机器学习设计的功能。这有助于从不断增长的数据量中提取见解。演讲者还讨论了数据迁移和现代化的常见挑战。接下来，演讲者概述了几种关键数据模式，如迁移交易和分析工作负载、分散数据、实施治理以及使用生成
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