亚马逊网站2024年4月30日消息：
生成式人工智能 （AI） 具有改变几乎所有客户体验的潜力。为了实现这一目标，我们正在迅速创新，以在生成式 AI 堆栈的三层中提供最全面的功能集。这包括底层具有用于训练大型语言模型 （LLM） 和其他基础模型 （FM） 并生成推理或预测的基础设施，中间层具有用于轻松快速构建生成式 AI 应用程序的工具，以及我们投资于改变游戏规则的应用程序的顶层。虽然所有这些层对于生成式人工智能的发展都很重要，但我今天很高兴能分享更多关于我们在顶级应用层的投资。
在生成式 AI 的帮助下，从开发人员和业务分析师到客户服务或供应链运营等专业领域的员工，每个人都可以比以往任何时候都更高效、更具创造力和数据驱动。但是，要使生成式 AI 应用程序和助手在工作中真正有用，它们必须了解组织的数据、客户、运营和业务。如今，许多助手无法轻松实现个性化，而且它们的设计无法满足公司所需的数据隐私和安全要求。
因此，我们发明了 Amazon Q，这是一款功能最强大的生成式 AI 助手，用于加速软件开发和利用业务数据。我很高兴与大家分享 Amazon Q Developer、Amazon Q Business 和 QuickSight 中的 Amazon Q 现已推出，并提供了几项新功能。
Amazon Q Developer 可帮助开发人员和 IT 专业人员 （IT 专业人员） 完成所有任务 — 从编码、测试和升级到故障排除、执行安全扫描和修复、优化 AWS 资源以及创建数据工程管道。客户已经看到了 Amazon Q Developer 的价值：数字化转型服务公司 Eviden 的生产力提高了 20-40%;医疗保健公司 Switchboard MD 将部署产品新功能的时间缩短了 25%;Datapel Systems 是一家仓库管理和库存解决方案公司，正在实现至少 70% 的显着效率提升。
Amazon Q Developer 通过近乎实时地生成代码建议和推荐，帮助开发人员更快、更安全地构建。事实上，Amazon Q Developer 在执行多行代码建议的助手方面拥有业内最高的代码接受率，BT Group 最近报告称他们接受了 Q 的 37% 的代码建议，澳大利亚国民银行报告的接受率为 50%。以前，其中一些编码助手功能由 Amazon CodeWhisperer 提供，现在是 Amazon Q Developer 的一部分。
Amazon Q 开发人员代理功能可以自主执行一系列任务，从实现功能、记录和重构代码到执行软件升级，应有尽有。您可以要求 Amazon Q Developer 为您的电子商务应用程序添加新的结账功能，它将分析您现有的代码库，制定跨多个文件的实施计划，并在您批准后，在几分钟内执行所有必需的代码更改和测试。查看此功能的实际效果，使用 Amazon Q Developer Agent 实施 API 以进行软件开发。在执行这些任务时，软件开发代理在 SWE-Bench 排行榜上获得了 13.4% 的最高分，在 SWE-bench 排行榜 （Lite） 上获得了 20.5% 的最高分，这是一个对编码能力进行基准测试的数据集。这些更新将在未来几天内提供给客户。
Q 还可以自动执行应用程序升级，将工作日减少到几分钟。最近，一个 5 人的 Amazon 团队使用 Amazon Q Code Transformation Agent 在短短两天内将 1,000 多个生产应用程序从 Java 8 升级到 Java 17（每个应用程序的平均时间不到 10 分钟），节省了数月的时间并提高了应用程序性能。如今，Amazon Q 可执行 Java 语言升级，并且即将推出跨平台 .NET 升级，以加速向 Linux 的迁移，从而为客户节省数百万美元的许可费用。查看实际操作中的代码转换代理，使用 Amazon Q Developer Agent 升级 Java 应用程序以进行代码转换。
从今天开始，您还可以向 Q 开发人员询问有关您的 AWS 账户（预览版）的问题，例如“us-east-1 中当前正在运行哪些实例？”或“我的 S3 存储桶加密是什么？”或“上个月按区域划分的 EC2 费用是多少？”，Amazon Q Developer 将在摘要答案中列出资源和详细信息，并带有链接以了解更多信息。
我们对 Amazon Q Business 的愿景是让每个企业都能使用生成式 AI 的力量，以便从其所有数据（非结构化和结构化）中获取见解、采取行动并构建应用程序。
大多数公司都拥有大量难以访问和解析的宝贵数据。借助 Amazon Q Business，员工可以通过连接到企业数据存储库来逻辑地汇总数据、分析趋势并参与有关数据的对话，从而获得跨业务数据（例如公司政策、产品信息、业务结果、代码库、人员和许多其他主题）问题的答案。为了实现这一目标，Amazon Q Business 拥有比任何其他生成式 AI 助手更多的内置、托管和安全的数据连接器来连接您的企业数据。这包括常用的业务工具，例如 Wiki、Intranet、Atlassian、Gmail、Microsoft Exchange、Salesforce、ServiceNow、Slack 和 Amazon Simple Storage Service （Amazon S3）。您甚至可以构建自定义插件，使 Amazon Q Business 能够直接执行诸如提交休假请求等操作。需要汇总最新的销售数据吗？正在寻找有关潜在客户的有竞争力的信息？Amazon Q Business 的高级语言功能将快速将来自分散的文档、数据库和聊天记录中的相关信息综合到一个连贯的响应中。
今天最激动人心的公告之一是 Amazon Q Business 的一项功能，称为 Amazon Q Apps。Amazon Q Apps 可帮助每位员工在几秒钟内完成从对话到构建生成式 AI 驱动的应用程序，从而更轻松地简化和自动化日常任务。使用 Amazon Q Apps 创建应用程序非常简单 — 员工可以用自然语言描述他们想要的应用程序类型，或者只需在 Amazon Q 帮助解决问题的对话中告诉 Amazon Q Apps 执行此操作。例如，营销人员可以要求 Q Apps 创建一个应用程序，该应用程序只需输入客户的姓名、使用的产品、业务挑战和业务影响即可生成引人入胜的客户故事。在几秒钟内，Q 就会创建应用程序，然后可以与整个组织的其他营销人员共享。
从历史上看，企业在其数据库和数据仓库中存储了大量有价值的结构化数据，这些数据通常只能通过商业智能 （BI） 工具访问。当业务主管需要从数据中提取信息时，他们不得不依靠负担过重的业务分析师来构建仪表板，这通常需要数天或数周的时间。即使创建了仪表板，也很难从这些仪表板中提取和共享重要见解。现在，Amazon Q 将其先进的生成式 AI 技术引入 Amazon QuickSight，这是 AWS 为云构建的统一 BI 服务。借助 QuickSight 中的 Amazon Q，客户可以获得一个生成式 BI 助手，该助手允许业务分析师使用自然语言将构建 BI 控制面板的时间从几小时缩短到几分钟。它通过使数据更易于访问，帮助组织中的每个人变得更加数据驱动。它是唯一一款商业智能产品，业务用户可以获取 AI 驱动的仪表板执行摘要，提出超出仪表板中呈现的数据问题，以获得即时答案，并创建详细且可定制的数据故事，突出关键见解、趋势和驱动因素。你所要做的就是用自然语言说出你想要的东西。
Showpad是销售支持解决方案的领先提供商，能够为客户提供查询数据的能力，而无需复杂的用户界面或需要了解的SQL。集成只花了一个多星期的时间，Showpad 就能够定制体验，使其无缝融入他们自己的体验。医疗保健信息技术公司 Clinigence Health 正在利用 QuickSight 中的 Amazon Q 在几分钟内识别数据中的见解和趋势，而这一过程以前需要数小时才能完成。
资讯来源:亚马逊AWS
1 个月前
原名 Clawdbot 的灵感来自 Claude 模型加载时出现的那个“Clawd”小龙虾/爪子吉祥物。
1 个月前
奥地利最知名的独立开发者 Steinberger 是全球最热的“一人公司”/“vibe-coding”代表人物之一。
2 个月前
答案不是简单地增加人手，而是将AI植入敏捷的DNA，构建“数据智能混合驱动”的敏捷2.0。
3 个月前
Nova 2是亚马逊于2025年12月在re:Invent 全球大会上推出的新一代基础模型家族，共包含4款模型，均需通过Amazon Bedrock平台使用，兼顾行业领先的性价比与多场景适配性，具体介绍如下 ： 1. Nova 2 Lite： 主打快速、高性价比的日常推理任务，可处理文本、图像和视频输入并生成文本。能通过调节“思考”深度平衡智能、速度与成本，适合客服聊天机器人、文档处理等场景。在基准测试中，它对标Claude Haiku 4.5、GPT - 5 Mini等模型，多数项目表现持平或更优。 2. Nova 2 Pro（预览版）： 是该家族中智能度最高的推理模型，可处理文本、图像、视频和语音输入并生成文本。适配代理编码、长期规划等复杂任务，还能作为“教师模型”向小型模型传递能力，在与Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro等主流模型的对比中，多项基准测试表现出色。 3. Nova 2 Sonic： 专注端到端语音交互的模型，能实现类人化实时对话。它支持多语言与丰富音色，拥有100万token上下文窗口，可支撑长时交互，还能与Amazon Connect等语音服务、对话框架无缝集成，适配客服、AI助手等语音场景。 4. Nova 2 Omni： 业内首款统一多模态推理与生成模型，可处理文本、图像等多种输入，还能同时生成文本和图像。它能一次性处理海量多格式内容，比如数百页文档、数小时音频等，适合营销素材一站式制作等需要整合多类信息的场景。 这4款模型均具备100万token上下文窗口，且内置网页查找和代码执行能力，能保障回答的时效性与实用性 。
4 个月前
KI-Marktplatz.com：德国AI平台公司业务介绍 AI-Marktplace（也称为KI-Marktplatz）是一家德国AI平台公司，总部位于德国（与帕德博恩大学和弗劳恩霍夫研究所等机构紧密合作），专注于为工程领域的产品开发者和团队提供定制化的AI解决方案。该平台于2020年代初推出（由联邦经济和能源部BMWk资助的“AI作为生态系统驱动者”竞赛项目），旨在通过生成式AI（GenAI）加速工业创新，帮助企业从产品构想到市场推出的全过程实现效率提升、开发时间缩短和成本降低。公司将前沿研究与实用工程经验相结合，强调无缝集成AI到现有IT系统中，避免业务中断。 业务模式 AI-Marktplatz.com 采用数字市场平台模式，连接AI解决方案提供商、专家和用户。核心是通过咨询、实施和合作伙伴生态变现： 收入来源：定制咨询服务、PoC（概念验证）开发、部署支持，以及市场交易（如AI模型和技术授权）。 价值主张：端到端支持，从用例识别到规模化部署，通常在4周内从idea到PoC，帮助企业自动化例行任务、标准化设计并提升创新潜力。 主要服务 平台的服务分为三个阶段，覆盖工程全生命周期： 用例识别（Use Case Identification）：系统分析过程痛点，提供AI专家访问和个性化推荐，帮助企业识别KI应用机会（如需求工程中提升50%生产力）。 用例实施（Use Case Implementation）：快速开发和测试PoC，验证AI益处并降低风险，聚焦于机械、电子、软件和系统建模。 用例 rollout（Use Case Rollout）：无缝扩展和集成AI解决方案到现有系统中，支持产品生命周期管理（PLM），如变体管理和追溯性搜索。 其他扩展服务包括： AI在需求工程中的应用（生成规格文档）。 聊天助手辅助系统工程。 生成式AI在机械设计（标准化零件）、电子（SPS代码生成）和软件开发中的集成。 目标受众 主要针对工业工程团队和产品开发者，包括制造业、汽车、机械和电子行业企业（如Claas、Hella Gutmann、Diebold Nixdorf）。适合希望通过AI自动化设计、减少制造成本并加速市场引入的中型企业。 关键平台功能 AI市场：汇集AI模型、技术、基础设施和用例库，支持云端（如领先云提供商）或本地部署。 技术栈：基于客户需求选择基础模型、GenAI框架（如最新生成技术），并集成IDS（International Data Spaces）参考架构，确保数据安全和主权。 创新支持：访问研究网络，保持趋势前沿；覆盖领域包括系统建模、学科特定开发和PLM优化。 独特卖点：工业级AI集成（非通用工具），强调安全、效率和可扩展性；通过网络连接研究（如帕德博恩大学HNI）和行业实践。 合作伙伴与独特优势 合作伙伴：与研究机构（如帕德博恩大学HNI、弗劳恩霍夫IEM、ITS-OWL）和行业协会（如prostep ivip、KI Bundesverband、International Data Spaces Association）紧密合作。实际案例包括Westaflex、Übermetrics Technologies等企业的AI集成。 背书：获得acatech成员Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier、KI Bundesverband的Vanessa Cann等专家认可，突出平台的可靠性和创新性。 独特优势：结合学术研究与企业实践，提供“即插即用”AI解决方案；强调数据主权（通过IDS），适合对隐私敏感的德国工业。 整体使命 KI-Marktplatz.com 的使命是为产品开发者提供工业适用的AI工具，解锁生成式AI在工程中的潜力。通过加速开发、提升产能和降低风险，帮助企业更快地将创新推向市场，最终推动德国工业的数字化转型。
4 个月前
2025年10月14日，沃尔玛宣布与OpenAI达成一项新的合作伙伴关系： 合作内容：消费者将能够通过AI聊天机器人ChatGPT直接购买沃尔玛的商品，包括杂货（不含生鲜食品）、家庭日用品等，并实现即时结账。山姆会员店会员还可在与AI对话过程中规划膳食、补充日常必需品，并发现新的商品。顾客需先将沃尔玛账户与ChatGPT应用进行绑定，之后在购物时点击ChatGPT应用内的“购买”按钮即可完成下单。该功能计划在今年秋季晚些时候正式上线，届时也将支持第三方卖家的商品。 合作意义：此次合作将帮助零售商更深入地了解并预测客户需求，从而让线上购物体验变得更加个性化和主动化，不再仅仅是被动响应用户搜索。 双方合作基础：沃尔玛与OpenAI在其他业务领域已有合作基础，其内部团队已采用OpenAI认证课程及ChatGPT Enterprise企业版工具。 沃尔玛的AI布局：除了与OpenAI的合作，沃尔玛还推出了自研的生成式AI购物助手“Sparky”，旨在帮助顾客发现、比较商品并完成购买。未来，该功能将进一步扩展，支持自动复购、服务预约，并能理解来自文本、图像、音频和视频等多模态输入信息。
8 个月前
语料数据（Corpus Data）是指用于训练、验证和测试语言模型的大规模结构化或非结构化文本集合。
9 个月前
ChatBI 是一种基于人工智能和自然语言处理技术的商业智能（Business Intelligence, BI）分析工具。与传统的 BI 工具不同，ChatBI 以对话交互为核心，用户可以像与人交流一样，通过自然语言对话来获取数据分析和业务洞察。这种模式大大降低了数据分析的门槛，使非技术用户也能够轻松地进行复杂的数据查询和分析。 核心功能与特点： ChatBI 的主要功能和特点体现在以下几个方面： 自然语言查询： 用户可以像和同事聊天一样，直接用中文或英文输入问题。例如，“去年各地区销售额排名”或者“本月客户流失率是多少？”。系统会自动理解意图，将语言转化为能够在数据库中执行的查询指令。 实时数据分析： ChatBI 能够连接企业的各类数据源（如数据库、Excel、ERP、CRM 等），实现实时的数据检索和分析。用户无需编写 SQL 或自定义脚本，就能得到最新的数据结果。 自动生成可视化报表： 在得到分析结果后，ChatBI 可以自动生成柱状图、折线图、饼图等多种可视化报表，帮助用户更直观地理解和展示数据。 智能洞察与建议： 结合大模型能力，ChatBI 不仅能回答具体数据问题，还能基于数据趋势主动给出业务建议。例如，自动识别异常值、预测业务走势、提醒关键风险点等。 多端集成与协作： ChatBI 支持网页、移动端、微信、钉钉等多平台接入，便于团队协作和信息共享。同时，具备权限管理和数据安全保障。 典型应用场景： ChatBI 在企业数据决策和日常运营中有广泛应用，主要包括： 日常经营分析：让管理层和业务人员随时随地查询销售、库存、利润等核心数据。 客户服务与支持：为客服团队提供快速查询客户信息、订单状态等能力，提高服务效率。 运营监控与预警：自动监控关键指标，及时发现异常，支持自动化报警。 数据驱动决策：辅助市场、财务、人力等部门做出基于数据的战略和战术决策。 技术原理与优势： ChatBI 结合了大语言模型（如 GPT）、语义理解、数据建模、知识图谱等前沿技术。它的显著优势包括： 极大降低了数据分析的技术门槛和沟通成本 提高了数据驱动决策的效率和准确性 促进了企业数据资产的流动和价值释放 未来发展趋势： 随着人工智能和大模型技术的进步，ChatBI 将更加智能化和自动化。例如，未来可能实现更深层的数据洞察、跨多源数据的联动分析、甚至自动提出业务优化建议。ChatBI 也有望成为企业智能办公的重要入口，为各类组织赋能。 总之，ChatBI 让数据分析变得像聊天一样简单，是企业智能化转型的重要工具。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI