亞馬遜Q、AWS re:Invent、SDXL Turbo和GNoME | 本週科技新聞 E21

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亞馬遜Q、AWS re:Invent、SDXL Turbo和GNoME | 本週科技新聞 E21

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AWS Re:Invent 简介

AWS 于 Re:Invent 大会上宣布了一系列的新功能和服务,旨在与微软的人工智能、语言模型和生成模型服务竞争。本文将介绍其中几个重要的公告以及它们的特点和应用。

新的 LLM 和图像生成器

AWS 宣布了一些新的语言模型(LLM)和图像生成器,包括合作伙伴如 Anthropic 提供的 LLM 和内部开发的 Titan LLM。此外,AWS 还发布了一款图像生成器,该生成器是首个内置水印的图像生成器。这个水印并不是可见的,而是一种统计水印,只能被另一个 AI 模型检测到,对于人眼来说是不可见的。这些新功能为用户提供了更多的选择,以满足不同的需求。

重大支持 RAG

AWS 还大幅增强了对 RAG(检索增强生成)的支持,通过使用向量数据库来检索 LLM 对话和生成所需的数据。这使得用户能够更好地与内部文档进行交互,并通过语义搜索以有效的方式访问大量的数据。AWS 主要目标是打破数据库瓶颈,使通过 LLM 进行知识检索变得比以往更快捷。

全新的 Amazon Q

最重要的公告是推出了全新的 Amazon Q,这是一款基于生成模型的 AI 助理,完全运行在 AWS 上。Amazon Q 可以根据不同的商业需求进行定制,为企业提供各种功能,包括内容生成、商业洞察和潜在行动。它具有控制和安全性,用户可以定义响应上下文、限制主题,并选择是否使用可信的公司信息。Amazon Q 还提供了细粒度的访问控制,用户可以轻松创建和部署应用程序,并与各种流行的数据源和企业系统进行连接。

与 Slack bot 集成

除了 Amazon Q,AWS 还提供了将 Amazon Q 作为 Slack bot 应用程序进行集成的 GitHub 存储库。这个集成可以让用户通过 Slack 与 Amazon Q 进行交互,进一步增强了用户的使用体验和灵活性。

支持多模态搜索

AWS 正在推出支持多模态搜索的功能,其中包括文本、图像、音频和视频的搜索。这意味着用户可以通过将图片作为搜索关键词来查找相应的家具产品,并且可以进行语义搜索以了解与其房间布局相匹配的沙发或其他家具。这一功能的实现还与其他 Amazon 服务的整合相结合,用户可以方便地找到和建议他们所需的产品。

SDXL Turbo:实时图像生成

AWS 还发布了名为 SDXL Turbo 的文本到图像生成模型,相比传统的稳定扩散类型模型,它具有更低的生成步骤,可实现实时图像生成。这一功能对于提高用户体验非常重要,特别是在交互式应用程序中,等待图像生成可能会破坏用户的工作流程。SDXL Turbo 的目标是提高效率,加快生成时间,并提高设计师、市场人员和内容创作者的生产力。

DeepMind 发现的材料

DeepMind 宣布他们的 AI 工具 GNoME 发现了 220 万种材料。GNoME 是基于图神经网络的工具,图神经网络是一种设计用于处理以图形形式表示的数据的神经网络类型。这些材料是晶体结构,其中有 38 万种是稳定的材料,包括电路板、电池替代品和其他各种应用的潜在候选材料。DeepMind 的这项研究已经与科学界共享,由科学界来决定是否合成和测试这些材料。

科学界与机器学习专家的合作

这项科学研究与机器学习专家的合作非常有意义。通过结合人工智能和前沿科学的力量,科学专家们能够开发出一些新颖的模型,以应对一些边缘应用场景,实现人工智能与前沿科学相互补充的目标。

总结

AWS 在 Re:Invent 大会上发布了一系列令人兴奋的新功能和服务。新的 LLM 和图像生成器为用户提供了更多的选择,重大支持 RAG 提高了知识检索效率,全新的 Amazon Q 是一款功能强大的生成模型助理。多模态搜索支持用户通过不同的媒体搜索并匹配家具产品。SDXL Turbo 实现了实时图像生成,提高了用户体验和生产效率。同时,与 DeepMind 合作的材料发现项目让科学界和机器学习专家能够相互合作,为未来的研究和应用奠定了基础。

Highlight: AWS 在 Re:Invent 大会上发布了多个令人兴奋的新功能和服务,其中包括新的语言模型和图像生成器、重大支持 RAG、全新的 Amazon Q、多模态搜索、实时图像生成模型和材料发现项目的公告。这些新功能和服务为用户提供了更多的选择和灵活性,改进了知识检索效率,提高了用户体验和生产效率,并推动了人工智能和前沿科学领域的合作和创新。

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