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自2024年11月起，全球十所顶尖高校团队参与了首届某中心Nova AI挑战赛可信AI赛道，重点强化AI编程助手的安全性并开发新型自动化红队测试方法。"防御团队专注于为代码生成模型构建鲁棒的安全功能，攻击团队则开发复杂技术以测试模型并识别潜在漏洞。决赛采用远程离线锦标赛形式，评审团来自某中心通用人工智能团队、某中心安全部门、某机构云服务可信AI团队及开发者工具团队。伊利诺伊大学团队顾问王刚博士表示
部署ChatGLM3-6B并对外提供HTTP server能力
ChatGLM3-6B兼容Langchain的Function Call的一步一步的详细转换过程记录
摩根大通近日推出了一款名为DocLLM的新型语言模型，专为处理具有复杂布局的文档而设计。该模型是传统大型语言模型的轻量级版本，专注于理解丰富的文档内容。与使用昂贵的图像编码器的其他模型不同，DocLLM通过文本框的位置和大小（边界框信息）来理解页面上文本的布局，这使其在处理各种布局的文档时更为高效。
AIGC（生成式AI）试用 0 -- 如何测试此类应用
大学AI应用从全面禁令转向科技巨头合作模式
在某中心的销售团队中，客户聚焦文档（称为账户规划）对于深入理解每位客户的独特目标和挑战至关重要。随着业务扩展，账户规划流程变得日益复杂，需要详细分析、审查和跨团队协调。这种复杂性及涉及的手动审查工作导致了显著的操作开销。为应对这一挑战，于2025年1月推出了Pulse——一款生成式AI工具，旨在简化和增强账户规划流程。实施Pulse后，规划质量同比提升37%，同时完成、审查和批准规划的总时间减少了
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。
普里亚·奥罗拉，作为亚马逊云科技生成性人工智能卓越中心（COE）的全球负责人，发表了一场关于如何利用COE支持合作伙伴在生成性人工智能领域发展的富有洞察力的20分钟演讲。她总结了三个关键观点：首先，COE为合作伙伴提供了最新的生成性人工智能资源、培训和市场研究，以帮助他们客户实现采用。COE为销售商和建设者设计了学习路径，并精选了来自亚马逊云科技和合作伙伴的内容。其次，合作伙伴在实现亚马逊云科技的
生成式AI×运动健康，将如何改变我们的生活？
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
跨境支付正在从简单的渠道链接走向智能协同
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。
本文介绍了如何利用生成式AI（LLM）高效抓取并解析足球比赛信息。通过代理请求或Playwright获取比赛报道HTML，清洗后交给LLM提取结构化数据（比分、关键事件、球员表现）。教程提供了Python示例代码，涵盖代理设置、文本提取和AI解析流程，并建议多来源聚合、prompt设计优化等实践技巧。同时强调需遵守目标站点规则，处理动态内容时建议使用Playwright，并对AI输出进行校验以确保
在线购物者虚拟试用商品的技术是一种能够创造沉浸式购物体验的受欢迎技术。例如，将衣服真实地披在购物者图像上，或将家具插入购物者生活空间的图像中。在服装类别中，这个问题传统上被称为虚拟试穿；而针对任何品类商品在任意个人场景中的更通用问题，则称为"虚拟全试穿"问题。在一篇近期发布于arXiv的论文中，提出了一种名为Diffuse-to-Choose（DTC）的解决方案。这是一种新颖的生成式AI模型，允许
本文解析 GEO 核心逻辑与生成式 AI 内容收录推荐：先讲 GEO 核心，含空间数据结构化、时空索引、空间智能决策；再述生成式 AI 中 GEO 内容收录，涉及地理属性提取、空间语义索引、质量控制；接着说明 GEO 驱动的 AI 推荐实现，包括时空关联计算、个性化偏好建模、内容地理适配；最后提及实时性与精度平衡、隐私保护等挑战及方案，为二者融合提供参考。
提升生成式AI技能的10个认证项目全面指南
生命科学企业如何成功实施生成式AI
Phi-3-mini 不仅可以在传统计算设备上运行，还可以在移动设备和物联网设备等边缘设备上运行。本博客的内容希望让不同的开发者结合不同的技术框架，探索 Phi-3-mini 发布的不同模型格式，让大家可以先推断出 Phi-3-mini。Phi-3系列包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium三个不同规模的版本。Phi-3-mini的特性使之非常适合在云和边缘设备中
该解决方案使用某中心Bedrock知识库、某中心Bedrock代理、AWS Lambda、某中心简单存储服务（S3）和OpenSearch服务。用户通过业务应用程序请求创建STR报告草案。应用程序调用某中心Bedrock代理，该代理已预配置详细指令以与用户进行对话流。代理遵循这些指令从用户那里收集所需信息，通过调用行动组调用Lambda函数完成缺失信息，并以指定格式生成报告。根据其指令，代理调用某
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
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
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
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
医疗保健行业正面临诸多挑战，包括成本上升、对更先进工具和培训的需求以及对患者体验改进的期待。为了应对这些问题，亚马逊云科技推出了专为医疗行业设计的服务，如HealthLake和Health Imaging，旨在提高运营效率、提升工作效率并提供个性化护理。其次，通过迁移至亚马逊云科技，Geisinger Health得以现代化其基础设施，整合重复应用程序，并提升员工的未来技能。这一变革不仅节省了大量
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。
评估过程从准备数据集开始，每个示例包括一个提示和两个替代模型输出。"prompt":"解释光合作用。","response_A":"答案A...","response_B":"答案B..."准备完此数据集后，使用给定的SageMaker评估配方，该配方配置评估策略，指定用作评判的模型，并定义推理设置，如温度和top_p。评估在使用预构建的某中心Nova容器的SageMaker训练作业中运行。Sag
OpenAI发布《在AI时代保持领先：领导力指南》，提出五大原则帮助企业应对AI时代的挑战。
科技领导者如何平衡AI转型与员工需求？
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
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
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
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