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

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

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

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

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

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

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

中华电信作为台湾领先的电信公司，正寻求通过与亚马逊云科技的数字化转型建立合作伙伴关系，将其转型为一家ICT企业。该演讲者详细阐述了中华电信如何通过运用亚马逊云科技的服务，如Outposts、Wavelength和Redshift等，来强化其基础设施能力，为客户提供混合云架构，并提高网络弹性。主要应用案例包括提供多云连接，将亚马逊云科技Outposts与中华电信的数据中心相结合，以及实现跨地区的无缝