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

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

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

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。

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。

SEC737-INT:快速行动，保持安全——未来安全战略"是一场关注网络安全创新和未来发展的演讲。演讲首先强调，安全问题本质上是关于人，而不仅仅是技术。因为敌人是人类，所以防御者必须理解心理学和技术。接下来，演讲提出了关于安全创新的三个关键点：安全性需要在所有层面实现持续的渐进式创新，从提高检测能力到吸引更多进入该行业的人。一个领域的小创新可能能够推动另一个领域的重大变革。人工智能可以更有效地提供

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