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GenAI（生成式AI）简介 GenAI是一种能够创造新内容（如文本、图像、音乐等）的人工智能技术，通过学习人类语言、艺术或科学知识生成原创成果。其应用广泛，例如： 金融：优化客服聊天机器人、欺诈检测及个性化投资建议； 医疗：加速药物研发、合成基因序列及模拟临床试验数据； 制造业：优化零件设计、生成测试数据； 电信与娱乐：提升客户体验、创作个性化内容或游戏。 优势：GenAI可提升全球GDP与生产

人工智能（AI）是模拟人类智能的技术，能处理图像识别、文本生成等任务。其发展经历了1940年代的神经网络奠基、1980年代的专家系统兴起，到2007年后深度学习突破等阶段。现代AI已应用于聊天机器人、自动驾驶等领域。未来，通用人工智能（AGI）可能实现自主学习和跨领域问题解决能力，但目前仍处于理论探索阶段。AI技术持续演进，正在深刻改变各行业运作方式。

在大模型技术蓬勃发展的今天，算力资源已成为制约AI创新的关键因素。作为国内领先的AI大模型服务商，DeepSeek如何在高性能计算与成本控制之间找到平衡？本文将深度解析DeepSeek基于AWS云服务的全栈解决方案，揭秘如何借助AWS的全球基础设施与服务生态，实现大模型训练效率提升300%与综合成本下降60%的技术实践。

AWS发布全新EC2 R8i和R8i-flex内存优化实例，采用Intel Xeon处理器和DDR5内存，内存带宽高达1.25TB/s，比前代提升50%。支持192个vCPU和1.5TiB内存配置，适合SAP HANA、内存数据库、HPC等内存密集型应用。R8i-flex提供更灵活的CPU利用率选项。通过Nitro系统消除虚拟化开销，EBS带宽提升20%。用户可直接在AWS控制台启动，建议现有R6

还在为自建数据库的运维头疼？担心云数据库成本太高？Amazon RDS免费套餐让你零门槛体验MySQL、PostgreSQL等主流数据库的云端托管服务！本文手把手教你薅AWS羊毛，从注册到实战连接，附带防踩坑指南，助你轻松开启云端数据库之旅！

屏幕刺眼的光线下，"容器节点CPU飙升至95%"的告警信息格外醒目。手忙脚乱地登录服务器、扩容实例、调整负载均衡...这样的场景对很多开发者来说并不陌生。容器化技术带来了部署的便利，但集群管理、节点运维却成了新的噩梦。直到我遇见了AWS Fargate，才发现容器部署原来可以如此优雅。

在微服务架构和分布式系统盛行的今天，消息队列（Message Queue） 已成为解决系统解耦、流量削峰、异步处理等难题的核心组件。然而，传统的自建消息队列（如RabbitMQ、Kafka）常面临运维复杂、扩展性差、容灾成本高等痛点。AWS SQS（Simple Queue Service） 作为全球用户量最大的托管消息队列服务，凭借其“开箱即用”的高可用性和无限扩展能力，成为企业构建弹性架构的首

Web 与移动应用已成为企业与用户交互的核心。然而，前端开发者常常面临诸多挑战：用户认证的复杂性、后端 API 的集成难题、跨平台适配的成本、静态资源的全球分发、实时功能的需求以及持续部署的繁琐流程。AWS 提供了一套强大且高度集成的服务生态，专门为现代 Web 和移动应用的前端开发赋能，让开发者从底层设施中解放，专注于创造价值。

生成式AI正在重塑企业生产力，但模型部署与调用的复杂性让许多开发者望而却步。本文将手把手教你通过AWS Bedrock API在30分钟内完成大模型集成，释放Claude 3等顶尖模型的商业价值。