System Two Security Secures $7M to Outpace Generative AI Driven Cyber Threats
尖端网络安全初创公司 System Two Security 宣布由 Costanoa Ventures 领投的 700 万美元融资。Runtime Ventures、The Hive、Webb Investment Network 和知名科技资深人士也参与了此轮融资，其中包括 Scott McNealy（Sun Microsystems 前首席执行官）、Frederic Kerrest（Okta 联合创始人）和 Ash Devata（GreyNoise 首席执行官）。资金 […]The post System Two Security 获得 700 万美元以超越生成式 AI 驱动的网络威胁首
A new way to create realistic 3D shapes using generative AI
研究人员提出了一种对现有技术的简单修复方法，可以帮助艺术家、设计师和工程师创建更好的 3D 模型。
Amazon SageMaker launches the updated inference optimization toolkit for generative AI
今天，Amazon SageMaker 很高兴宣布对推理优化工具包进行更新，提供新功能和增强功能，以帮助您更快地优化生成式 AI 模型。在这篇文章中，我们将更详细地讨论该工具包的这些新功能。
在本文中，我们将探讨先正达如何与 AWS 合作开发 Cropwise AI，这是一款由 Amazon Bedrock Agents 提供支持的生成式 AI 助手，可帮助销售代表向北美各地的农民提供更好的种子产品推荐。该解决方案通过将复杂数据简化为自然对话、快速访问详细的种子产品信息以及通过移动应用程序界面大规模实现个性化推荐，将种子选择过程转变为现实。
今天，在 AWS re:Invent 2024 大会上，我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker 中推出了新的容器缓存功能，该功能可显著缩短扩展生成式 AI 模型进行推理所需的时间。这项创新让您能够更快地扩展模型，在扩展新模型副本时，延迟可降低高达 56%，在新实例上添加模型副本时，延迟可降低高达 30%。在本文中，我们将探讨 SageMaker 推理的新容器缓存功能，以应对部署和扩展大型语言模型 (LLM) 的挑战。
How Amazon Finance Automation built a generative AI Q&A chat assistant using Amazon Bedrock
Amazon Finance Automation 在 Amazon Bedrock 上开发了一个基于大型语言模型 (LLM) 的问答聊天助手。该解决方案使分析师能够快速检索客户查询的答案，并在同一通信线程内生成快速响应。因此，它大大减少了解决客户查询所需的时间。在这篇文章中，我们分享了 Amazon Finance Automation 如何使用 Amazon Bedrock 构建这个生成式 AI 问答聊天助手。
DallE 等生成式 AI 工具背后的算法与基于物理的数据相结合，可用于开发更好的地球气候建模方法。西雅图和圣地亚哥的计算机科学家现在已经利用这种组合创建了一个模型，该模型能够比最先进的方法快 25 倍预测 100 年内的气候模式。
Moving generative AI into production
生成式人工智能已经起飞。自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，企业纷纷涌向大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能模型，寻求解决他们最复杂和劳动密集型问题的解决方案。承诺客户服务可以移交给训练有素的聊天平台，这些平台可以识别客户的问题并……
今天，我们很高兴地宣布在 Amazon Bedrock 上推出提示优化功能。借助此功能，您现在只需调用一次 API 或单击 Amazon Bedrock 控制台上的按钮，即可针对多种用例优化提示。在这篇文章中，我们将讨论如何使用示例用例开始使用此新功能，并讨论一些性能基准。
When Graph AI Meets Generative AI: A New Era in Scientific Discovery
近年来，人工智能 (AI) 已成为科学发现的关键工具，为研究开辟了新的途径并加快了创新的步伐。在各种人工智能技术中，图形人工智能和生成式人工智能特别有用，因为它们有可能改变科学家处理复杂问题的方式。单独来看，每一项技术[…]文章《当图形人工智能遇到生成式人工智能：科学发现的新时代》首次出现在 Unite.AI 上。
Create a generative AI assistant with Slack and Amazon Bedrock
客户体验、协作工具和相关数据的无缝集成是实现基于知识的生产力提升的基础。在这篇文章中，我们将向您展示如何将流行的 Slack 消息服务与 AWS 生成式 AI 服务集成，以构建一个自然语言助手，业务用户可以在其中询问非结构化数据集的问题。
Orchestrate generative AI workflows with Amazon Bedrock and AWS Step Functions
本博文讨论了如何使用 AWS Step Functions 高效协调多步骤生成式 AI 工作流，例如并行化对 Amazon Bedrock 的 API 调用以快速收集已提交问题列表的答案。我们还介绍了使用检索增强生成 (RAG) 来优化输出并提供额外的精度，以及通过 Step Functions 进行的其他可能的集成。
Build generative AI applications on Amazon Bedrock with the AWS SDK for Python (Boto3)
在本博文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 和 AWS SDK for Python (Boto3) 以编程方式整合 FM。我们将探讨如何调用特定 FM 并处理生成的文本，展示开发人员在应用程序中使用这些模型用于各种用例的潜力
Generative AI and Large Language Models: A New Era of AI Innovation
生成式人工智能和大型语言模型 (LLM)：开创人工智能的未来由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能正在改变人工智能。利用深度学习，LLM 可以生成类似人类的文本，处理复杂的语言任务，并支持从内容创建到数据分析的各种应用。这些创新为行业提供了强大的工具，同时也带来了偏见、准确性和道德方面的挑战，标志着人工智能潜力和复杂性的新时代。让我们了解生成式人工智能和大型语言模型、最新研究、技术进步、挑战及其未来应用。生成式人工智能和大型语言模型简介生成式人工智能，尤其是通过大型语言模型 (LLM) 的出现，已成为人工智能领域的一股变革力量。这些系统以 OpenAI 的 GPT 模型和 Googl
