当前位置: 首页 > news >正文

解决六大痛点促进企业更好使用生成式AI,亚马逊云科技顾凡采访分享可用方案

 亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡在接受21世纪经济报道记者专访时表示,生成式人工智能将从四个方面为企业带来机遇:第一是创造全新的客户体验;第二是提高企业内部员工的生产力;第三是帮助企业提升业务运营效率;第四是提高企业在内容创造方面的效率。由此可见,生成式人工智能将重塑每一个行业,改变各行各业的游戏规则。

 与此同时,亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡亦表示,企业要把生成式AI用起来,必须要解决几大痛点:首先是找到合适的业务场景;其次是更容易地选择和使用基础模型;第三是如何在保护企业私有数据安全的前提下去“更容易”地对模型做调优;第四是如何降低门槛让更多人有能力开发生成式AI的应用;第五是超大规模和高性价比的算力资源,尤其是考虑未来的应用推理成本;最后是破解人才短缺的挑战。

 自2013年进入中国以来,亚马逊云科技持续加码在中国的投入。2013年,亚马逊云科技推出中国区域有限预览,后又陆续发布了由光环新网运营的亚马逊云科技中国(北京)区域、由西云数据运营的亚马逊云科技中国(宁夏)区域、亚马逊云科技亚太(香港)区域。亚马逊云科技在国内已经拥有数千个合作伙伴,支持了过万家本地初创企业,并为超过100万人提供了云计算相关技能培训。亚马逊在中国支持的两个可再生能源项目,包括山东的太阳能项目和吉林的风能项目,已正式投入运营。

 生成式AI将为企业带来四方面机遇

 21世纪:从云计算的角度,生成式人工智能将给企业带来哪些机遇,目前存在哪些挑战?亚马逊云科技将如何保持自己的竞争优势?

 顾凡:我们看到这项技术主要从四个方面为企业带来机遇。第一是创造全新的客户体验,像是聊天机器人、虚拟助理、个性化推荐等;第二是提高企业内部员工的生产力,比如基于生成式人工智能的会议纪要、代码创建等;第三是帮助企业提升业务运营效率,像制造企业利用基于生成式人工智能的预测性维护、质量控制去提升产能等;第四是提高企业在内容创造方面的效率,比如自动提升图片和视频的质量、创作音乐等,让创意更容易变为现实。可以说,生成式人工智能将重塑每一个行业,改变各行各业的游戏规则。

 企业要把生成式AI用起来,有几个问题是必须要解决的:

 首先是找到合适的业务场景;其次是更容易地选择和使用基础模型;未来不会是一个基础模型通吃天下,企业需要为自己的场景选择正确基础模型的“灵活性”;第三,用自己的私有数据结合基础模型“更容易”地构建定制化模型,同时保证自己“私有数据的安全”。我们发布的Amazon Bedrock就是解决这些挑战的。它可以让客户轻松使用多种基础模型,把基础大模型和私有数据都用起来,进行定制化模型的开发,同时,确保没有任何企业的私有数据被用于训练底层模型,确保企业的数据安全和隐私。

 第四,如何降低门槛让更多人有能力开发生成式AI的应用。生成式AI基础模型固然强大,但其本身也存在局限性,比如无法完成需要与外部系统交互的复杂任务,这就需要开发人员将复杂任务拆分成多个步骤。为此,Amazon Bedrock推出了代理(Agents)功能,可以自动分解任务并创建执行计划,无需任何手动编码。在应用中,保险机构就可以通过这一功能自动处理保险索赔请求,提高运营效率。企业还可以利用基于生成式AI的编程助手去提升开发人员的开发效率,像我们推出的Amazon CodeWhisperer可以通过编写大部分通用的代码,大大减少开发人员繁重的工作。据测试,使用CodeWhisperer的参与者完成任务的速度平均快57%,成功率高了27%。

 第五,随着企业生成式人工智能应用的普适化和基础模型的不断迭代,必须有超大规模和高性价比的云平台来支持持续的模型训练和应用端大规模的推理。我们提供齐全的计算、高速联网和高性能存储选项。除了业内通用的CPU、GPU选项,我们还有超过5年的自研芯片的经验。其中,我们自研的Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片可以提供在云上训练模型和运行推理的超高性价比。

 最后,企业用好生成式人工智能会碰到人才短缺的挑战,所以我们还会帮客户构建定制化的“杀手锏”应用,解决最后三公里的工程化挑战。我们的解决方案架构师、产品技术专家、人工智能实验室、数据实验室、快速原型团队等和客户一起寻找场景、打磨算法、构建产品原型、寻找技术解决方案。此外,我们还推出了联合创新实验室的机制,与客户联合投入资源,共同进行创新项目的调研、设计、研发、交流和实施支持。目前,我们已经分别与安克创新、携程、中集集团以及中科创达成立了联合创新实验室。“独行快,众行远”,我们也希望能够与更多合作伙伴、初创企业在生成式人工智能这个领域合作共赢。

相关文章:

解决六大痛点促进企业更好使用生成式AI,亚马逊云科技顾凡采访分享可用方案

亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡在接受21世纪经济报道记者专访时表示,生成式人工智能将从四个方面为企业带来机遇:第一是创造全新的客户体验;第二是提高企业内部员工的生产力;第三是帮助企业提升业务运营效率&#…...

Qt 定时器放在线程中执行,支持随时开始和停止定时器。

前言:因为项目需要定时检查网络中设备是否能连通,需要定时去做ping操作,若是网络不通,则ping花费时间比较久(局域网大概4秒钟才能结束,当然如果设置超时时间啥的,也能很快返回,就是会…...

java 过滤器 接口(API)验证入参,验签(sign) Demo

java 过滤器 接口(API)验证入参,验签(sign) Demo 一、思路 1、配置yml文件; 2、创建加载配置文件类; 3、继承 OncePerRequestFilter 重写方法 doFilterInternal; 4、注册自定义过滤器; 二、步骤 1、配置yml文件; ###系…...

独家!微信正在灰测一款全新消金产品

来源 | 镭射财经(leishecaijing) 「镭射财经」独家获悉,微信将推出一款名为“微信分期”的新消费信贷产品,目前该产品正处于小范围灰测阶段,还未正式上线。上线后,微信将运营微信分付和微信分期两款自营消…...

阿秀C++笔记-学习记录

81.C中的组合和继承相比的优缺点 在C中组合一对象系用描述对象包对象系组一个拥对象例其变合类的含的现。这的量类当有员被创建。 以下一个示例,展示了在C中如何实现组合关系: class Engine {// Engine class definition... };class Car {Engine engi…...

前端入门到入土?

文章目录 前言http和https的区别,https加密的原理是?区别https的加密原理 TCP为什么要三次握手?proxy代理的原理?内存泄漏?什么是内存泄漏?为什么会有内存泄漏?内存泄漏的情况?如何防…...

架构设计基础设施保障IaaS之网络

目录 1 DNS运用1.1 DNS功能作用1.2 DNS配置实践 2 DNS生产最佳实践方案2.1 全球加速功能2.2 不同运营商的加速方案2.3 全球业务高可用方案2.4 跨地域负载均衡 3 DNS域名劫持解决方案4 CDN剖析4.1 CDN原理4.2 缓存过期配置处理流程4.3 缓存配置规则 5 CDN运用6 CDN最佳实践方案6…...

zabbix安装部署

前期准备:安装mysql数据库和nginx 一、下载zabbix rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/4.4/rhel/7/x86_64/zabbix-release-4.4-1.el7.noarch.rpm yum-config-manager --enable rhel-7-server-optional-rpms yum install epel-release numactl yum install…...

零碎的C++

构造函数和析构函数 构造函数不能是虚函数,而析构函数可以是虚函数。原因如下: 构造函数不能是虚函数,因为在执行构造函数时,对象还没有完全创建,还没有分配内存空间,也没有初始化虚函数表指针。如果构造…...

模糊测试面面观 | 模糊测试是如何发现异常情况的?

协议模糊测试是一种用于评估通信协议、文件格式和API实现系统安全性和稳定性的关键技术。在模糊测试过程中,监视器扮演着关键角色,它们能够捕获异常情况、错误响应、资源利用等,为测试人员提供有价值的信息,有助于发现潜在漏洞和问…...

C#备份数据库文件

c#备份数据库文件完整代码 sqlServer 存储过程: USE [PSIDBase] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[sp_BackupDB] Script Date: 2023/8/31 16:49:02 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GOALTER procedure [dbo].[sp_BackupDB]…...

行军遇到各种复杂地形怎么处理?

行军遇到各种复杂地形怎么处理? 【安志强趣讲《孙子兵法》第30讲】 【原文】 凡军好高而恶下,贵阳而贱阴,养生而处实,军无百疾,是谓必胜。 【注释】 阳,太阳能照到的地方。阴,太阳照不到的地方。…...

Python Number(数字).............................................

Python Number 数据类型用于存储数值。 数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变 Number 数据类型的值,将重新分配内存空间。 以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建: var1 1 var2 10您也可以使用del语句删除一些 Number 对象引用。 del语句…...

设置 Hue Server 与 Hue Web 界面之间的会话超时时间

设置 Hue Server 与 Hue Web 界面之间的会话超时时间 在 CDH 的 Hue 中,Auto Logout Timeout 参数表示用户在不活动一段时间后将自动注销(登出)的超时时间。当用户在 Hue 中处于不活动状态超过该设定时间时,系统将自动注销用户&am…...

openGauss学习笔记-57 openGauss 高级特性-并行查询

文章目录 openGauss学习笔记-57 openGauss 高级特性-并行查询57.1 适用场景与限制57.2 资源对SMP性能的影响57.3 其他因素对SMP性能的影响57.4 配置步骤 openGauss学习笔记-57 openGauss 高级特性-并行查询 openGauss的SMP并行技术是一种利用计算机多核CPU架构来实现多线程并行…...

软考(1)-面向对象的概念

目录 一. 软考基本信息 1. 软考时间: 2. 软考科目: 3.专业知识介绍 -- 综合知识考点分布 4. 专业介绍 -- 软件设计考点分布 二. 面向对象概念 1. 封装 考点一:对象 考点二:封装private 2. 继承 考点三:类 考…...

深度学习推荐系统(四)WideDeep模型及其在Criteo数据集上的应用

深度学习推荐系统(四)Wide&Deep模型及其在Criteo数据集上的应用 在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的Wide&Deep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日&#x…...

第十二章 YOLO的部署实战篇(中篇)

cuda教程目录 第一章 指针篇 第二章 CUDA原理篇 第三章 CUDA编译器环境配置篇 第四章 kernel函数基础篇 第五章 kernel索引(index)篇 第六章 kenel矩阵计算实战篇 第七章 kenel实战强化篇 第八章 CUDA内存应用与性能优化篇 第九章 CUDA原子(atomic)实战篇 第十章 CUDA流(strea…...

面试题查漏补缺 i++和 ++ i哪个效率更高

i 和 i 哪个效率更高? 在这里声明,简单地比较前缀自增运算符和后缀自增运算符的效率是片面的,因为存在很多因素影响这个问题的答案。首先考虑内建数据类型的情况:如果自增运算表达式的结果没有被使用,而是仅仅简单地用于增加一员…...

Docker的数据管理(持久化存储)

文章目录 一、概述二、数据卷三、数据卷容器四、端口映射五、容器互联(使用centos镜像)总结 一、概述 管理 Docker 容器中数据主要有两种方式:数据卷(Data Volumes)和数据卷容器(DataVolumes Containers&a…...

基于算法竞赛的c++编程(28)结构体的进阶应用

结构体的嵌套与复杂数据组织 在C中,结构体可以嵌套使用,形成更复杂的数据结构。例如,可以通过嵌套结构体描述多层级数据关系: struct Address {string city;string street;int zipCode; };struct Employee {string name;int id;…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...

STM32+rt-thread判断是否联网

一、根据NETDEV_FLAG_INTERNET_UP位判断 static bool is_conncected(void) {struct netdev *dev RT_NULL;dev netdev_get_first_by_flags(NETDEV_FLAG_INTERNET_UP);if (dev RT_NULL){printf("wait netdev internet up...");return false;}else{printf("loc…...

蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练

前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...

令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍

文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结: 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析: 实际业务去理解体会统一注…...

【碎碎念】宝可梦 Mesh GO : 基于MESH网络的口袋妖怪 宝可梦GO游戏自组网系统

目录 游戏说明《宝可梦 Mesh GO》 —— 局域宝可梦探索Pokmon GO 类游戏核心理念应用场景Mesh 特性 宝可梦玩法融合设计游戏构想要素1. 地图探索(基于物理空间 广播范围)2. 野生宝可梦生成与广播3. 对战系统4. 道具与通信5. 延伸玩法 安全性设计 技术选…...