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生成式人工智能时代的投资理念
• 向 AI 基础模型提供商 Anthropic 投资高达 40 亿美元 • 将在 AWS Trainium 和 AWS Interfentia 芯片上训练未来的基础模型 • 还通过 Amazon Bedrock 为全球 AWS 客户提供访问其基础模型的权限 • 作为领先的 IaaS 提供商，AWS 在 AI 即服务市场中占据独特地位
Rubrik Annapurna：为 Amazon Generative AI 提供安全数据
独立于经过过滤和保护的源数据，使用 FM 构建的应用程序可能会由于幻觉而生成不正确的信息。例如，FM 可能会生成偏离源信息的响应、混淆多条信息或发明新信息。Amazon Bedrock Guardrails 支持上下文基础检查，如果响应没有以源信息为基础（例如，事实上不准确或新信息）并且与用户的查询或指令无关，则可帮助检测和过滤幻觉。上下文基础检查可以帮助检测 RAG、摘要和对话应用程序的幻觉，其中源信息可用作验证模型响应的参考。
使用重叠的主题图像透过火星粉尘。 M. N. Sturdivant 1和J. E. Moersch 1，1田纳西大学，诺克斯维尔大学，系
动机：火星表面的大部分都被灰尘贴面所覆盖[1]。高反照率表面通常被解释为厚度2米的灰尘（2-40 µm）颗粒覆盖，而深色特征通常被认为具有较低的灰尘盖，但主要由沉积物组成，而不是基岩[2,3]。这些解释在热发射光谱仪（TES）仪器分辨率上，这意味着基岩跨度很少3 km，没有某些沉积物盖。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。 此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。
生成的AI安全和安全性-AWSSTATIC.COM
e v a l u a t e f m s t o s e l e c t t h e c t t h e b e s t o n e f o r y o r y o u u u u o u u u u u s e c a s e c a s e s e c a s e c a e s e c a e c a s e Amazon Bedrock
API影响报告2024
对于希望利用AI的组织，LLM周围有很多竞争。但是，当涉及模型和AI服务建设者和领导者在工作场所使用时，我们的调查结果表明，Chatgpt（引起世界关注的第一个LLM）仍然是最常用的（27％）。但是，重要的是要注意，Microsoft的Azure AI（18％的受访者使用）使公司可以访问OpenAI的LLM，这使OpenAI模型的总使用量更高。（同样，亚马逊基岩提供了对多个LLM的访问。）之后，Google Gemini的使用率为17％。其余的包装在8％到4％之间的使用情况：Meta的Llama（8％），Amazon Bedrock（7％），人类的Claude（7％），Cohere's Suite（5％）和Mistral AI（4％）。4％的报告使用我们的调查中未包含的工具，而3％不使用任何LLM。
Amazon Web Services 概述 - AWS 白皮书
Amazon Augmented AI ................................................................................................................................ 74 Amazon Bedrock .................................................................................................................................... 74 Amazon CodeGuru ................................................................................................................................ 75 Amazon Comprehend ................................................................................................................................ 75 Amazon DevOps Guru ............................................................................................................................. 75 Amazon Forecast .................................................................................................................................... 76 Amazon Fraud Detector ............................................................................................................................. 77 Amazon Comprehend Medical ............................................................................................................................. 77 Amazon Kendra ............................................................................................................................................. 77 Amazon Lex ............................................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Equipment ............................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Metrics ............................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Vision ............................................................................................................................. 79 Amazon Monitron ............................................................................................................................................. 79 Amazon PartyRock ............................................................................................................................................. 80 Amazon个性化 ................................................................................................................................ 80 Amazon Polly .................................................................................................................................. 81 Amazon Q .................................................................................................................................. 82 Amazon Rekognition .................................................................................................................................. 82 Amazon SageMaker AI ...................................................................................................................... 82 Amazon Textract .................................................................................................................................................................................... 89 Amazon Transcribe ........................................................................................................................... 89 Amazon Translate ................................................................................................................................ 90 AWS DeepComposer ............................................................................................................................. 91 AWS DeepRacer ...................................................................................................................................... 91 AWS HealthLake .................................................................................................................................... 91 AWS HealthScribe ............................................................................................................................. 92 AWS Panorama ...................................................................................................................................... 92 管理和治理 ............................................................................................................................................. 93
与裂隙基岩含水层井产量相关的因素...
新罕布什尔州基岩含水层评估旨在提供可供社区、行业、专业顾问和其他利益相关方使用的信息，以评估该州裂隙基岩含水层的地下水开发潜力。评估是在全州、区域和井场范围内进行的，以确定可能增加在裂隙基岩含水层中定位高产水源成功率的关系。在全州范围内，收集了井建设和产量信息、基岩岩性、地表地质、线性构造、地形以及这些基本数据集的各种衍生物的数据。在区域范围内，收集了新罕布什尔州 Pinardville 和 Windham 四边形的地质、断裂和线性构造数据。该研究的区域规模考察了作为全州侦察调查的一部分而开发的预测井产量关系可以通过使用四边形尺度地质测绘得到改善的程度。