亚马逊云科技的七大安全理念

亚马逊云科技致力于为客户提供安全的云环境运行工作负载,并将安全理念深植于企业文化之中,将其视为企业发展的“助推器”。在数字化加速推进的当下,云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术为企业带来了前所未有的机遇,但一系列严峻的安全挑战也随之而来。这些挑战不仅威胁企业的核心数据安全,还可能影响企业的声誉和运营稳定性。因此,构建一套完善的技术安全体系已经成为企业持续稳定发展的关键。在此背景下,我们提出了自身在安全领域的七大理念。

亚马逊云科技构建数据基座核心能力

亚马逊云科技拥有持续引领数据基座构建必备的三大核心能力,即模型微调和预训练所需的数据处理能力、利用专有数据与模型快速结合以产生独特价值的能力,以及有效处理新数据以助推生成式AI应用快速发展的能力。在生成式AI时代,数据是企业脱颖而出的关键—基础模型的训练依赖大规模高质量数据集,生成式AI的差异化优势来源于企业的专有数据,生成式AI应用产生的大量新数据也需要及时有效地加以管理和利用。

亚马逊云科技赋能电商企业快速出海

多年来,亚马逊云科技不断通过覆盖全球的基础设施、广泛而深入的云服务、成熟和丰富的客户实践、引领行业的安全合规理念、合作伙伴的解决方案及亚马逊全球业务体系的强大支撑,助力出海企业开拓新机遇。在日前举办的“亚马逊云科技跨境电商峰会”上,亚马逊云科技宣布将聚焦电商企业在数字化进程中的新底座、新体验、新生态,赋能跨境电商企业提质增效,提升用户体验,加速全球布局。

《大运河国家文化公园建设保护规划》重点解读

大运河国家文化公园总体规划关注文化遗产系统性保护和统一监管,整合大运河沿线的文物和文化资源、自然资源,具有连贯性、整体性和综合性的特点。重点规划建设管控保护、主题展示、文旅融合、传统利用等主体功能区,包括文化遗产保护、自然生态保护、文化展示与传播、文化旅游开发、文化产业培育等内容,以大运河遗产为核心,助推运河保护利用和所在地区经济、社会、文化协调发展。

GPT与人工智能:可能是好事,也可能不是

现在几乎没有人怀疑如ChatGPT这类由大语言模型构建的通用人工智能将改变世界,这个在官方描述中被称为“可以连续回答问题、承认自己错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的要求”的对话模型,从闲聊、回答问题到编小说、写诗歌、帮程序员解决程序错误等方面都表现出惊人的能力。

云联万物2022年科技如何改变未来

2022年,开发人员将开始对他们搭建的系统和应用做出具有“可持续发展”意识的决策。他们将寻求云架构的新方法,以同时满足和优化保护地球的需要和终端用户的需求。我们已经进入到了一个“拐点”。当亚马逊云科技在15年前率先推出云技术之后,云基础设施已经发展到几乎可以覆盖地球上任何角落的程度,甚至可以到达太空。

与时俱进 应对云上“存”需求

目前,新的数据应用场景不断出现,如机器学习训练和推理、交互式分析、金融模型模拟、实时广告和媒体内容创建等,这些场景中,每分钟写入和访问的数据量可达百万级,需要一致的响应流程、毫秒级的响应时间以满足业务需求。

可持续发展成为企业上云的新驱动

今年6月5日是第52个世界环境日。52年间,全球经济增长了近5倍,却也使环境付出了沉重的代价。可持续发展已经成为一项全球性的紧迫使命,130多个国家提出了碳中和目标。企业也将碳中和写入长期发展战略,并从战略制定、技术创新、生产经营等各个环节开始行动。在数字技术赋能千行百业转型升级的今天,企业都在思考,数字技术如何助力可持续发展?

云联络中心助力出海企业提升服务价值

虽然云联络中心与传统联络中心有着相近的角色定位,但二者的底层架构与功能实现方式存在本质上的不同——云联络中心让企业摆脱了实体人工座席带来的种种限制,云服务属性使其相关基础设施和功能可在全球多地快速、灵活地部署,根据需求自如地调整。如今,许多中国出海企业已经度过了海外业务的拓荒阶段,进入获取中长期消费者信任、塑造品牌价值的“品牌出海”阶段。

云计算将走向何方?

我们正身处一个前所未有的技术变革时代,如果要评选选代快、应用广、影响深远的技术创新,那么云计算一定是其中之一。我常常惊叹于云计算的颠覆性力量,因为我看到,它正在以难以置信的速度给各行各业带来创新,解决许多前所未有的挑战:从自动驾驶和车联网,到新药研发和远程医疗,再到电商、社交、游戏,甚至备受关注的元宇宙、量子计算等最新趋势,都离不开云的支撑。

云计算带给电信运营商的五大益处

和其他运营商相比,电信运营商向5G的过渡要更具挑战性。而通过拥抱云技术,电信运营商能够更好地克服5G技术带来的挑战,包括解决复杂的网络编排,整合新技术、应用和运营模式,开发运行新网络技能组合等。电信运营商正面临着多重挑战:一方面,他们必须开发更多的智能网络(包括边缘计算功能)以应对物联网(IoT)设备数量的快速增长,并研究如何确保5G的投资回报;另一方面,他们还需要应对新冠肺炎疫情造成的财务影响。

行至水深时,我们如何赋能企业上云?

云原生的互联网公司对IT、云的应用程度较高,但精通传统行业业务的客户对于云的使用还不够深入。因此,在云转型进入深水区时,我们要从各个方面赋能合作伙伴,通过合作伙伴,为客户的数字化转型提供支撑。2022年,随着企业数字化转型日益进入深水区,在中国,亚马逊云科技合作伙伴的网络业务将继续围绕六个方面发力,共同助力客户直面挑战。

支持跨领域的中文虚假评论识别方法

【目的】在多领域数据集的基础上,构建一种基于评论文本深层词关系语义信息提取的支持跨领域的中文虚假评论识别模型CFEE,解决传统识别方法较少考虑中文评论文本中存在不同领域数据差异性和领域虚假评论数据隐藏性的问题。【方法】提出11条虚假评论数据集建立规则,建立多领域数据集;构建CFEE模型跨领域识别中文虚假评论,其主要功能为基于ERNIE预训练模型提取文本深层语义信息、基于评论文本情感属性识别评论隐藏性、基于卷积神经网络将文本信息投射到词关系维度、基于神经网络融合特征实现分类。【结果】CFEE模型在多领域中文虚假评论数据集上的F1值为91.52%,在手机、食品、服装、家电等单领域数据集上的F1值分别为85.71%、79.59%、85.71%、85.00%,效果均显著优于现有模型。【局限】存在人工标注的主观性。【结论】本文所提识别方法能够有效地跨领域识别中文虚假评论。

通力合作 持续推进生成式AI创新

随着AI技术的广泛应用,企业需要确保整个AI训练流程的数据安全。其中,保护模型权重的安全至关重要,模型权重是模型在训练过程中学习到的参数,是模型预测能力的基础。日前,亚马逊云科技和英伟达联合宣布,新一代NVIDIA Blackwell GPU平台即将登陆亚马逊云科技。亚马逊云科技将提供NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip和B100 Tensor Core GPU,这一举措延续了双方长期的战略合作伙伴关系,旨在为客户提供安全、先进的基础设施、软件等服务,助力客户体验新一代生成式AI的能力。

筑牢生成式AI时代的安全之基

聚焦生成式AI相关服务、功能及应用,亚马逊云科技在设计生成式AI服务及功能之初就充分考虑了安全因素,并基于自身的安全基础设施,进一步构建了负责任的AI防护机制。如今,生成式人工智能(生成式AI)已经成为无法忽视的生产力变量。在它面前,以往的知识与技能壁垒开始松动甚至坍塌,它为各领域的创新带来新的可能性。但企业利用生成式AI进行业务创新的同时也不免面临新的挑战。企业或机构向生成式AI模型提供的数据,很可能涉及核心业务及客户信息等关键数据,这些数据是否能被妥善地保管、使用,并进行必要的隔离是企业必须慎重考虑的问题;生成式AI也存在一些“固有问题”,如怎样构建负责任的AI、如何过滤有害内容、如何确保内容符合所在地区及企业政策要求等。

生成式AI赋能企业呼叫中心发展

生成式AI将从根本上改变呼叫中心行业,为客户服务座席、呼叫中心管理者提供提升个性化客户体验的新方法。作为重要的客户服务渠道,呼叫中心是许多企业用来与客户构建稳固关系的窗口。生成式A I热潮的兴起为呼叫中心的管理带来了前所未有的机遇。然而,利用大语言模型及其他基础模型需要有具备专业技能的人才,而这方面的人才相对紧缺。即使利用现有开源模型,企业也必须使用行业特定的数据进行微调,使模型适应企业业务发展需求。想将这些模型集成到新的客户体验应用程序中,并实现与现有呼叫中心协同,企业需要积累更多的专业知识。

数字孪生服务助力IoT领域发展

在构建和管理数字孪生应用时,企业需要连接来自不同来源的不同类型的数据,并创建不同数据之间关系的知识图谱,构建物理系统的3D虚拟模型,将现实世界的数据叠加到3D视图上。

发力医疗领域 加速行业数字化创新

亚马逊云科技围绕数据、算力和行业用户体验三大需求,通过持续构建行业专属解决方案,进一步赋能生物制药、基因测序和医疗保健等细分领域的数字化创新,加速推进创新成果从实验室到行业的落地。如今,新一代信息技术正在加速各行各业的数字化转型,医疗行业也不例外。在提升诊断效率、制定有效治疗方案、推动个性化治疗等方面,数字技术起到了巨大作用。

生成式AI将变革电信行业

无论是应用生成式AI还是自然语言处理技术,在部署商用AI之前,企业都应花时间思考应用程序的部署问题、讨论数据的组织战略、评估投资回报率。作为一种新的人工智能应用,生成式AI可以生成全新的内容,包括对话、故事、图像、视频、音乐和代码等,可能会给全球经济带来颠覆性变化。高盛公司预测,生成式AI将在10年内推动全球GDP增长7万亿美元,让生产效率提升1.5%。同时,这个巨大的机遇也将延伸到电信行业。

量子计算的五大挑战

亚马逊云科技量子计算中心最终目标是构建一种全新类型的计算机——一种容错的量子机器。这种机器能够在计算精度上超越经典计算技术,同时,能够凭借足够大的规模来解决复杂问题,进而对我们的生活和工作产生巨大影响。