（北京，7月27日）亞馬遜云科技近日在紐約峰會(huì)上宣布，推出七項(xiàng)生成式AI創(chuàng)新，包括Amazon Bedrock新增基礎(chǔ)模型供應(yīng)商Cohere和全新基礎(chǔ)模型，以及全新代理（Agents）功能，助力基礎(chǔ)模型完成復(fù)雜任務(wù)；Amazon EC2 P5實(shí)例正式可用，加速生成式AI和高性能計(jì)算應(yīng)用；Amazon OpenSearch Serverless支持全新向量引擎；編程助手Amazon CodeWhisperer與Amazon Glue實(shí)現(xiàn)集成；Amazon新增生成式BI功能；分析服務(wù)Amazon Entity Resolution正式可用，幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；以及智慧醫(yī)療新服務(wù)Amazon HealthScribe助力提升醫(yī)療行業(yè)生產(chǎn)效率。

亞馬遜云科技于7月26日在紐約召開峰會(huì)

生成式AI將深刻改變每個(gè)公司的運(yùn)營(yíng)方式，標(biāo)志著人工智能技術(shù)發(fā)展的新轉(zhuǎn)折點(diǎn)。亞馬遜云科技此次發(fā)布的多項(xiàng)生成式AI新功能，進(jìn)一步降低了生成式AI的使用門檻，讓無論是業(yè)務(wù)用戶還是開發(fā)者都能從中受益。借助這些新功能，來自千行百業(yè)的企業(yè)都能更專注于核心業(yè)務(wù)，提高生產(chǎn)效率，充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值和生成式AI的潛力。

亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)全球副總裁 Swami Sivasubramanian在亞馬遜云科技紐約峰會(huì)上發(fā)表主旨演講

Amazon Bedrock全面擴(kuò)展，新增全新基礎(chǔ)模型、基礎(chǔ)模型供應(yīng)商以及代理（Agents）功能

亞馬遜云科技宣布全面擴(kuò)展其全托管基礎(chǔ)模型服務(wù)Amazon Bedrock，包括新增Cohere作為基礎(chǔ)模型供應(yīng)商，加入Anthropic和Stability AI的最新基礎(chǔ)模型，并發(fā)布變革性的新功能Amazon Bedrock代理。

Cohere致力于開發(fā)領(lǐng)先的企業(yè)AI平臺(tái)和前沿基礎(chǔ)模型，其基礎(chǔ)模型可以更直觀地生成、檢索和匯總信息。Anthropic是一家關(guān)注AI安全的研究型公司，構(gòu)建可信、可解釋和可掌控的AI系統(tǒng)。Anthropic已經(jīng)將其最新的語(yǔ)言模型Claude 2接入到Amazon Bedrock。Stability AI是一家社區(qū)驅(qū)動(dòng)的開放式AI公司，提供可通過簡(jiǎn)單文本指令創(chuàng)建文本、圖像、音頻、視頻、代碼等的基礎(chǔ)模型。Stability AI將在Amazon Bedrock上發(fā)布其最新版文生圖模型套件Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0)。

Amazon Bedrock代理功能將助力開發(fā)者輕松創(chuàng)建全托管的人工智能代理（AI Agents）。Amazon Bedrock代理功能可幫助企業(yè)加速交付生成式AI應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以通過對(duì)公司系統(tǒng)進(jìn)行API調(diào)用來管理和執(zhí)行任務(wù)。Amazon Bedrock代理功能可以擴(kuò)展基礎(chǔ)模型以理解用戶請(qǐng)求，將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)步驟，開展對(duì)話以收集更多信息，并采取行動(dòng)來滿足用戶請(qǐng)求。借助Amazon Bedrock代理功能，用戶可以為內(nèi)部或外部客戶自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)，如管理零售訂單或處理保險(xiǎn)索賠。例如，有了代理功能，服務(wù)電商的生成式AI應(yīng)用程序不僅能回答簡(jiǎn)單問題（如“有藍(lán)色夾克嗎？”），還能幫助用戶完成復(fù)雜任務(wù)（如更新訂單或管理交易）。

Amazon EC2 P5實(shí)例正式可用，加速生成式AI和高性能計(jì)算應(yīng)用

亞馬遜云科技宣布Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P5實(shí)例正式可用。這是一款下一代GPU實(shí)例，可以滿足客戶在運(yùn)行人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算工作負(fù)載時(shí)對(duì)高性能和高擴(kuò)展性的需求。該實(shí)例由最新的英偉達(dá)H100 Tensor Core GPU提供支持，與上一代基于GPU的實(shí)例相比，訓(xùn)練時(shí)間最多可縮短6倍（從幾天縮短到幾小時(shí)）。這一性能提升將幫助客戶降低高達(dá)40%的培訓(xùn)成本。

Amazon EC2 P5實(shí)例提供8個(gè)英偉達(dá)H100 Tensor Core GPU，具有640 GB高帶寬GPU內(nèi)存，同時(shí)提供第三代AMD EPYC處理器、2TB系統(tǒng)內(nèi)存和30 TB本地NVMe存儲(chǔ)。Amazon EC2 P5實(shí)例還提供3200 Gbps 的聚合網(wǎng)絡(luò)帶寬并支持GPUDirect RDMA，從而能夠繞過CPU進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間通信，實(shí)現(xiàn)更低的延遲和高效的橫向擴(kuò)展性能。

適用于Amazon OpenSearch Serverless的向量引擎助力客戶輕松構(gòu)建現(xiàn)代生成式AI應(yīng)用

亞馬遜云科技宣布推出適用于Amazon OpenSearch Serverless的向量引擎。正式可用后，該向量引擎支持簡(jiǎn)單的API調(diào)用，可用于存儲(chǔ)和查詢數(shù)十億個(gè)嵌入（embeddings）。未來，所有亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)庫(kù)都將具有向量功能，幫助客戶簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)，方便集成數(shù)據(jù)。

嵌入應(yīng)存儲(chǔ)在靠近源數(shù)據(jù)的位置，一系列因素都將影響企業(yè)如何選擇最適合自己的選項(xiàng)，這些因素包括當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的熟悉程度、向量維度的擴(kuò)展、嵌入的數(shù)量和性能需求等。因此，亞馬遜云科技還提供以下選項(xiàng)滿足更高級(jí)的向量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求：

? Amazon Aurora PostgreSQL兼容版關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持pgvector開源向量相似性搜索插件

? 分布式搜索和分析服務(wù)Amazon OpenSearch，帶有k-NN（k最近鄰）插件和適用于Amazon OpenSearch Serverless的向量引擎

? 兼容PostgreSQL的Amazon RDS（Amazon Relational Database Service）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持pgvector插件。

Amazon CodeWhisperer與Amazon Glue實(shí)現(xiàn)集成，進(jìn)一步提升開發(fā)效率

最近，亞馬遜云科技宣布了Amazon CodeWhisperer正式可用。這是一款A(yù)I編程助手，能夠使用底層基礎(chǔ)模型幫助開發(fā)人員提高工作效率。它可以根據(jù)開發(fā)人員使用自然語(yǔ)言留下的注釋和IDE（集成開發(fā)環(huán)境）中的歷史代碼實(shí)時(shí)生成代碼建議。此外，亞馬遜云科技還發(fā)布了Amazon CodeWhisperer Jupyter擴(kuò)展程序，為Jupyter用戶在Jupyter Lab和Amazon SageMaker Studio中的Python notebooks生成實(shí)時(shí)、單行或完整的函數(shù)代碼建議。

現(xiàn)在，亞馬遜云科技正式宣布Amazon Glue Studio notebooks支持Amazon CodeWhisperer，幫助Amazon Glue用戶優(yōu)化使用體驗(yàn)、提高開發(fā)效率。通過Amazon Glue Studio notebooks，開發(fā)人員可以用自然語(yǔ)言（英語(yǔ)）編寫特定任務(wù)，比如“利用json文件中的內(nèi)容創(chuàng)建一個(gè)Spark DataFrame”?；诖诵畔ⅲ珹mazon CodeWhisperer會(huì)直接在notebooks中推薦一個(gè)或多個(gè)可完成此任務(wù)的代碼片段。開發(fā)人員可以選擇“接受最推薦的建議”，“查看更多建議”或“繼續(xù)自己編寫代碼”。

Amazon QuickSight新增生成式BI功能，升級(jí)自然語(yǔ)言人機(jī)交互

亞馬遜云科技宣布，正在將Amazon Bedrock提供的大語(yǔ)言模型能力與支持自然語(yǔ)言問答的Amazon QuickSight Q相結(jié)合，以期在Amazon QuickSight中提供生成式BI功能。該功能很快將在Amazon QuickSight上線，幫助企業(yè)輕松探索數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)并分享洞察。

借助Amazon QuickSight中新增的生成式BI功能，業(yè)務(wù)分析師能夠使用自然語(yǔ)言輕松執(zhí)行日常任務(wù)，包括：

?基于Amazon QuickSight Q全新的視覺創(chuàng)作體驗(yàn)功能，在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化圖表；

?使用自然語(yǔ)言微調(diào)和格式化圖表效果；

?無需學(xué)習(xí)特定語(yǔ)法，通過自然語(yǔ)言即可創(chuàng)建計(jì)算任務(wù)。

針對(duì)使用儀表盤并需要與之進(jìn)行交互的業(yè)務(wù)用戶，亞馬遜云科技還發(fā)布了Stories功能，助力業(yè)務(wù)用戶使用生成式BI的強(qiáng)大能力，通過自然語(yǔ)言提示來生成、定制和共享極具信息量的可視化圖表。

Amazon Entity Resolution正式可用，賦能企業(yè)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、獲取客戶洞察

亞馬遜云科技宣布Amazon Entity Resolution正式可用。這是一項(xiàng)由機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持的分析服務(wù)，可以幫助企業(yè)輕松分析、匹配和關(guān)聯(lián)相關(guān)記錄，這些記錄可能存儲(chǔ)在應(yīng)用程序、不同的數(shù)據(jù)獲取渠道和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。Amazon Entity Resolution利用基于規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)自定義工作流程，并以此匯總消費(fèi)者、業(yè)務(wù)和產(chǎn)品信息。業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員可以通過內(nèi)置的預(yù)配置工作流程快速提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，或者通過自定義工作流程來滿足企業(yè)需求。借助Amazon Entity Resolution，企業(yè)可以更好地了解數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、匹配和鏈接情況，同時(shí)深入挖掘客戶洞察、清晰捕捉供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，從而改善運(yùn)營(yíng)能力、開展更多有效營(yíng)銷、做好復(fù)雜金融投資決策。亞馬遜云科技還宣布計(jì)劃增加兩個(gè)Amazon Entity Resolution的合作伙伴L(zhǎng)iveRamp和TransUnion，同時(shí)增強(qiáng)與Unified ID 2.0開源框架的互操作性。通過這些集成功能，客戶將能更輕松地翻譯或豐富自己的記錄，同時(shí)更好地保護(hù)信息并減少數(shù)據(jù)移動(dòng)。

Amazon HealthScribe利用生成式AI助力構(gòu)建醫(yī)療應(yīng)用程序

亞馬遜云科技宣布推出Amazon HealthScribe，這是一項(xiàng)符合HIPAA（《健康保險(xiǎn)責(zé)任與保護(hù)法》）要求的新服務(wù)，能夠幫助醫(yī)療軟件供應(yīng)商構(gòu)建臨床應(yīng)用程序。這些應(yīng)用程序使用文本識(shí)別和生成式AI技術(shù)生成臨床文檔，節(jié)省醫(yī)生時(shí)間。借助Amazon HealthScribe，醫(yī)療軟件供應(yīng)商可以通過調(diào)用一個(gè)API自動(dòng)創(chuàng)建可靠的記錄、提取關(guān)鍵信息（例如醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)和藥物），并根據(jù)醫(yī)患對(duì)話創(chuàng)建摘要，然后將這些數(shù)據(jù)輸入到電子健康記錄（EHR）系統(tǒng)。Amazon HealthScribe由Amazon Bedrock提供支持，使醫(yī)療軟件供應(yīng)商能夠更快、更輕松地將生成式AI功能集成到其應(yīng)用程序中。在普通醫(yī)學(xué)和骨科這兩個(gè)常見?？疲t(yī)療軟件供應(yīng)商已經(jīng)開始使用Amazon HealthScribe，它們不再需要管理底層機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施或訓(xùn)練自己的醫(yī)療專屬大語(yǔ)言模型（LLM）。