云端巨头亚马逊在深夜推出惊人举措：只需短短几分钟，借助Prompt技术，即可构建一个完整的应用程序，其功能仅专注于提供文本重写服务。
编辑日期：2024年07月11日
无需多言，立刻呈现！
文本：我的目标是提高我的英语口语能力。
重写：我旨在提升自己的英语口语水平。
首先，我们可以尝试以直观的自然语言来阐述构建应用程序的需求，比如：
只需短暂等待，这款人工智能就会依据你的需求，对应用程序的使用场景、操作流程及核心特性进行解析和提炼。
在确保一切无误后，我们可以轻触屏幕右下角的“创建应用”按钮。
文本内容：
第二步：进入应用编辑环节，只输出改写后的文本，确保不包含任何原始内容，全程使用中文。
在这个直观的图形界面上，我们能够执行用户界面定制、数据对象管理和流程自动化等任务。
不论是整合新的应用功能还是构建全新的页面，都可以通过简单的“拖放”操作实现——只需从右侧将组件轻轻拖入即可。
所有变更都将即时反映在您开发的应用程序中，允许您随时预览效果。
第三步：预备投入工作
在所有应用程序配置完成后，我们可以将其部署至测试环境以执行测试。
在确认没有问题后，就可以正式上线投入使用了。
未来如果有任何内容或功能的升级，操作流程也会遵循此方式，直观易懂，确保你看到的就是你能获得的。
这是一项在纽约深夜峰会上由亚马逊云科技全新推出的App Studio功能。
亚马逊云科技的人工智能产品负责人马特·伍德在活动中强调说：
亚马逊云科技人工智能产品高级副总裁马特·伍德
在亚马逊云科技的盛会上，App Studio仅仅是众多新品发布中的一小部分。
最明显的体验即是充满了生成式人工智能，它只提供改写的文本，始终以中文回应。
从应用层面到模型层面，再到计算能力层面，各层都呈现出崭新的动态。
在生成式AI的应用领域，除了App Studio以外，亚马逊云科技为企业和开发者推出的Amazon Q堪称典范。
在今天的活动中，Amazon Q Developer 的开发版展现了其卓越的人工智能特性。
比如在集成开发环境中，我们只需轻点“解释”按钮，代码的解析过程便会迅速完成，直接呈现出理解结果。
选择特定的代码段，执行“修复”操作，它同样能够进行改正工作。
如果遇到代码方面的困惑，你可以轻松地以自然语言形式提出问题，Amazon Q Developer 会立即为你提供清晰的解答。
除了核心功能外，Amazon Q Developer 近日还推出了创新的个性化定制服务。
如今，开发者可以更方便地在内部库、API、软件包、类和函数中获取到更为相关的代码建议。
比如，身为金融公司的程序员，他现在只需在代码中添加注释来表达目的，或者定义函数名，例如calculateTotalPortfolioValue(customerId: String)，就能实现计算客户投资组合总价值的功能。
接下来，Amazon Q Developer 将依据从专属代码库中学习到的示例代码来实现这一功能，这种方式更加适应我们公司的独特需求。
这使得生成式AI更加符合程序员的需求，它能精准地回应编程相关的询问。
程序员们会认同这项功能的效果吗？
马特·伍德在活动中分享了英国BT公司采用Amazon Q Developer后的实际成效数据。
已成功将超过二十万行的代码迁移并投入实际生产环境。
如今，编程的入门难度显然已被亚马逊云科技的生成式AI显著降低。
如今，Amazon Q Apps 已经正式启动，它使得构建企业级应用程序变得轻而易举，只需运用自然语言即可。
亚马逊云科技的大型模型功能主要通过其模型层的Amazon Bedrock对外提供服务。
Amazon Bedrock 可以被看作是一个综合性的平台，它融合了多种先进的AI大型模型。
通过单一API接口，您可以接入包括Claude、Mistral、Llama、Stable Diffusion以及我们自主研发的Titan系列在内的超过30种模型功能。
目前提升大模型智能水平的一种策略是采用检索增强生成（RAG）。值得注意的是，Amazon Bedrock 早已集成了这一特性。
如今，亚马逊云科技在数据领域实现了更深层次的升级。
现在，数据源已扩展到包括来自Web爬虫和第三方服务的选项，不再仅限于Amazon S3。
以Confluence为数据来源的情况，实现这一目标只需经历四个简洁的步骤。
为数据源赋予唯一标识和详尽的描述，挑选适宜的托管方案，并填写Confluence的网址。
在Confluence数据源的配置完成后，接下去的知识库构建步骤包括挑选合适的嵌入模型，并对选定的向量存储进行配置。
随着数据来源的不断扩展，安全问题逐渐成为一个不容忽视的隐患。
为了提供更高的安全保障，亚马逊云科技在Amazon Bedrock上增设了名为Guardrails的强化防护措施。
具体来说，我们将在原有的四大防护机制——主题筛选器、内容筛选器、敏感信息屏蔽器和词汇筛选器——之上，进一步增强安全防线，新增两项安全措施。
目标是评估模型响应的准确性和相关性，相对于参照源和用户查询，这一过程涉及确认和关联两个关键方面。通过设定不同阈值，可以优化这两方面的平衡。主要关注点在于避免出现错误信息或误导性回答。
"ApplyGuardrail API 的核心功能在于评估基本模型的输入指令和模型产出的回应，旨在实现对所有生成式人工智能应用的集中统一管理。"
该功能支持对基于任何自定义或第三方基础模型开发的全部生成式AI应用实施统一且规范的安全防护。
这样一来，Guardrails 实现了对高达 85% 的有害内容的有效拦截，并能过滤掉超过 75% 的 RAG 错误感知响应，确保仅返回优质内容。
除了这个，亚马逊云科技为Amazon Bedrock引入了记忆保留特性，提升了其在云服务中的表现。
该功能本质上是保存Agent与用户的对话精要，以实现顺畅的适应性交互体验。
这在处理涉及多个复杂步骤的任务中，例如用户交互和企业自动化流程，都能发挥至关重要的作用。
每个用户的对话记录和情境信息都安全地保存在一个独一无二的内存标签下，并且这些数据默认会保持 30 天的留存期。
如今，Amazon Bedrock 不仅提升了 Agents 的记忆能力，还增强了其代码解释功能。
旨在更高效地应对数据分析、图表展示、文本操作、方程求解及优化难题等复杂的应用场景。
在亚马逊Bedrock平台上，针对大型模型，亚马逊云科技独具匠心地启用了Claude 3 Haiku的微调特性。
据悉，Anthropic 首次在 Amazon Bedrock 平台上推出了这一创新功能。
经过优化调整后，Claude 3 Haiku 的启用方式现为：
成功将分类精度提升至99.6%，同时实现了每个查询的令牌量降低89%，显著提升了效率。
在计算能力和能源领域，今日的活动中亚马逊云科技也传来了一项积极的消息：
简单来说，整场发布会聚焦于生成式AI，亚马逊云科技无疑展现了其“高效、快捷、优质、经济”的特点。
首先，其速度之快捷无比。
以Amazon Bedrock为例，尽管自2023年4月推出以来仅过去了一年多，但它几乎每隔1到2个月就会进行一次更新。
特别是在主要的大模型推出重要升级时，比如Claude 3，Amazon Bedrock会迅速地整合这些更新。
主流大模型玩家们纷纷选择Amazon Bedrock作为他们新功能发布的首选平台，就像Claude 3 Haiku最近在该平台上推出的微调特性一样。
其次，关键在于技术的强劲实力。
亚马逊云科技在AIGC领域中独特之处在于，它是一个全方位的参与者，与其他主要的大模型竞争者有所区别。
因此，每次升级进化都必须全面考虑计算能力层面、模型层面以及应用层面的全过程。
通过本次发布，亚马逊云科技显然对各个层面都实施了多方位的功能与性能提升，犹如拼图般逐步拓展了生成式AI的疆界。
据 Matt Wood 提供的数据，在过去的18个月中，亚马逊云科技在生成式AI领域的功能发布量超出排名第二和第三的总和的两倍。
这样的数额无疑是对技术能力的一种肯定。
最终，关键在于市场的接纳程度。
这一情况可以从 Matt Wood 提供的数据中略见一斑：
绝大部分人工智能和机器学习领域的独角兽公司正在采用亚马逊云科技服务。
在2024年的福布斯AI五十强榜单中，有九成的上榜企业选择采用亚马逊云科技的服务。
在技术、能力、速度和市场方面均展现出优势的亚马逊云科技，在AIGC时代将有哪些创新突破，无疑令人充满期待。
文本已重写，以下是新的内容：
—— 结束 ——
本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：金磊假装
