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

演讲者探讨了软件开发者如何应对日益严重的复杂性问题，这些问题阻碍了他们快速交付高质量代码的能力。他指出有两个主要的复杂来源：现代软件开发实践（如左移测试、安全性和云计算采用）所带来的内在复杂性；以及公司规模、流程和外部因素所导致的组织复杂性。当开发者将更多的时间用于应对复杂性而非实际编写代码时，他们便达到了一个复杂性的临界点。演讲者以Atlassian为例，展示了如何通过平台工程来解决这一问题，从

本次演讲主要介绍了惠普企业的机器学习开发环境（MLDE），这是一个专为开发和部署生成性人工智能（AI）模型的AI平台。该环境概述了企业在采用AI技术过程中可能遇到的常见问题，包括专业知识匮乏、数据安全和从原型到生产的扩展问题。MLDE旨在解决这些问题，通过其简化的部署托管服务、内置的模型监控MLOps、可扩展的分布式训练以及基于角色的访问控制（RBAC）等安全功能。对于生成性AI领域，MLDE使得

本次演讲主要介绍了惠普企业的机器学习开发环境（MLDE），这是一个专为开发和部署生成性人工智能（AI）模型的AI平台。该环境概述了企业在采用AI技术过程中可能遇到的常见问题，包括专业知识匮乏、数据安全和从原型到生产的扩展问题。MLDE旨在解决这些问题，通过其简化的部署托管服务、内置的模型监控MLOps、可扩展的分布式训练以及基于角色的访问控制（RBAC）等安全功能。对于生成性AI领域，MLDE使得

收集来自设备的传感器数据，通过亚马逊IoT Core管理设备集群，并建立机器学习模型来实现自主行为和保护设备。开瑞利用亚马逊云科技来获取关于产品使用情况的详细信息，以便进行优化，预测维护需求，并提供主动的客户支持。总之，开瑞的案例展示了如何利用亚马逊云科技来开发创新的自动驾驶清洁机器人，如Kira。亚马逊云科技的可扩展性和安全服务使得开瑞能够持续优化其机器人，并将其转型为一家更加依赖数据的连接型企

Adam Seligman现任亚马逊云科技的Generative Builders副总裁，他在会议上分享了一个关于如何利用新型生成式AI工具重塑开发者体验的主题演讲。他首先向我们介绍了名为Amazon CodeWhisperer的工具，改工具在集成式开发环境（IDE）中生成实时单行或全函数代码建议，以帮助您快速构建软件。他紧接着介绍了名为Amazon Q的一款全新人工智能助手，该助手能够在软件开发

在2022年re:Invent上，视频简要介绍了Amazon QuickSight的最新功能。QuickSight致力于为用户提供一个统一的商务智能体验，包括仪表板、报告和机器学习洞察，都通过相同的用户界面实现。首先，QuickSight Q现在支持自然语言查询，使得普通用户也能轻松提出问题并获取可视化的答案。新增预测和“为什么”问题类型，让作者们能够创建更丰富的内容，如分页报告、一键式仪表板嵌入

视频探讨了亚马逊的CodeWhisperer，这是一款由生成性人工智能驱动的开发者生产力工具，能够在用户输入时提供代码建议。该工具允许程序员通过减少重复编码任务来更高效地编写代码。视频中分享了使用CodeWhisperer的一些建议。首先，CodeWhisperer在处理明确且简洁的提示时表现最佳，这些提示能清晰地表达程序员的编程目标。其次，打开相关代码文件，以便CodeWhisperer能够扫描

CodeWhisperer是一款由亚马逊云科技推出的AI工具，它能够根据开发者的编程习惯提供个性化的建议，从而提高开发者的工作效率。这款工具可以与集成到IDE中，实时生成代码片段并检测潜在的安全问题。CodeWhisperer会追踪诸如代码接受率和生成的行数等生产力指标，以便经理了解其带来的效益。如今，CodeWhisperer已与亚马逊的AI助手Q实现了整合，开发者可以通过自然语言交流在IDE中