在生成式 AI 的期间，职责过程中利用AI匡助写邮件、翻译、绘制、编程，致使用一句话安抚行将“发飙”的客户或雇主，一经司空见惯。磋议词，信得过的挑战在于如何将这些技巧无缝整合，使 AI 不单是是一个单一的奉行器具，而是能够自主操作并深刻体察用户需求的智能伙伴。

Anthropic 最新发布的升级版 Claude 3.5 Sonnet AI 模子过头新增的“狡计机操控（Computer Use）”功能告诉咱们：这一步一经不错作念到了！

所谓“狡计机操控”，是指AI大模子能凭据用户的指示在狡计机屏幕上目田挪动光标，点击特定位置，并通过臆造键盘输入文本，模拟东说念主类与狡计机的交互方式，最终完成东说念主类的指示。

此次发布不仅代表了工夫的校正，更预示着 AI 圣洁单的自动化器具向信得过能够现实科罚问题的智能器具的转变。据悉，咫尺 Claude3.5已上线 Amazon Bedrock 平台；此外，尽管“狡计机操控”功能还在持续完善中，但其也一经被如 Asana、Canva 和 DoorDash 等大型企业接纳，以处理波及多门径的复杂任务。Anthropic 但愿通过提前发布此功能，招引建筑者社区的正常反馈，进一步优化和完善这一创新器具。

跟着 Claude 3.5 再一次展示出 AI 的宽绰后劲，咱们也不错看出AI下一步的要点：信得过在买卖上落地。在最近的 2024 Innovate 大会上，亚马逊云科技手脚 Anthropic 的早期投资东说念主，共享了其在 Amazon Bedrock 平台上集周全球前沿 AI 大模子后，与多家全球时尚企业好意思满 AI 工夫买卖化落地的案例和最好实践。Amazon Bedrock 不仅复旧不同AI智能体的建筑，还提供了正常的大模子作事，助力企业跨越工夫的复杂性，快速好意思满 AI 集成与应用。

那么，手脚一家扎眼业求实用性和恶果的工夫实践者，亚马逊云科技是如何鼓励生成式AI工夫在繁多行业中的应用？

POLY.AI：不仅是语音助手

更是业务落地“小高手”

“嗨！我是您的智能助手，请描画一下您思要究诘的问题或回吩咐应数字。”

跟着又一年“双十一”的到来，智能客服成为了本年各大企业率先启动接纳的AI器具。但在现实客服场景中，用户的问题老是千奇百怪，问题的切入点和问法齐各有不同，仅靠 RAG（检索增强生成）并不可实足处理问题；同期，业务侧常常还需要让 AI 与真东说念主“真假难辨”，从而收缩现存客服团队的压力和老本。因此，AI客服工夫的引入，现实上是为了诽谤老本和提高恶果，在具体业务场景中能够科罚企业依赖无数东说念主力资源来吩咐的那些肤浅且高度重叠的客户疏通任务。

在这一领域中，Poly AI 一经“走在了前边”。他们利用大讲话模子和生成式AI工夫，正在为五行八作的企业打造高度定制化的语音助手。这些助手不仅能灵验地处理复杂的电话客服对话，诽谤企业的运营老本，还能培植用户的舒心度。

图源：Poly AI

如今，Poly AI 的语音助手作事隐私繁多行业，包括旅游、住宿、零卖、民众作事及金融等。不单是是生成式 AI，他们的居品还能够凭据每个客户的具体需求进行个性化定制，致使在作事老年群体时，能凭据贪图用户的特点调理交流方式，从而优化用户体验。

这是如何作念到的？

谜底来自于与亚马逊云科技的合作。据了解，Poly AI 在Amazon SageMaker平台上进行了大范围语音克隆和合成算法的历练。通过这一合作，Poly AI 能够好意思满零样本学习，匡助企业将其品牌个性融入语音助手的声息克隆过程中，使语音助手不单是是一个器具，而是品牌文化的延迟。

此外，在客户作事对话的语音生成方面，Poly AI 还蕴蓄了私有的数据集，并在探索将这些模子通过 Amazon Bedrock 等平台以无作事器 API 的方式进行部署。这种方式不仅能够提高部署的纯真性，还能够通过 AWS 提供的安全护栏工夫，确保模子的可控性和可阐述性。

举例，遭受双十一的时间，商家能够快速稳健客户需求的变化，不错在需要时立即推广作事容量，处理岑岭期的无数客户问询，而不需操心作事器容量或运维问题。

此外，接纳无作事器构建 API 允许商家快速部署新功能和进行及时测试，以更好地稳健特定东说念主群的需求。通过 AWS 的安全护栏工夫，也能确保这些更新和数据处理的安全性及合规性，使企业能够宽心处理敏锐信息。

从Poly AI 的实践中咱们不错看出，当业务场景有 AI 的加持时，AI 能够提供纯真、精确的科罚有盘算，从而好意思满业务快速落地和价值最大化。

那么从阛阓策略的角度动身，AI 不错作念到什么？

桥水：用AI

“预判阛阓的预判”

若是说硅谷是东说念主工智能工夫的孵化地，那么华尔街无疑是将这些工夫进行买卖化诓骗的先驱。

自从 2023 年启动，金融巨头们就启动纷纷抒发对东说念主工智能后劲的高度认同。比如凯雷（Carlyle）将生成式东说念主工智能的降生称为“东说念主类历史的转化点”，并将其与电气化稠浊口舌；花旗（Citi）也在一份论说示意：“咱们合计东说念主工智能是游戏规矩的改变者。”

本年，桥水（Bridgewater）在向好意思国证监会提交的信息清楚材料显现，它已在投资中启动使用东说念主工智能。

具体是如何使用的？据了解，桥水凭借其长达五十年的全球阛阓投资教学，深刻通晓阛阓运作的中枢能源，并将这些常识编织成了一套复杂的大家系统。这些系统不错通过日常袭取和处理无数外部数据来生成阛阓不雅点。

如今，跟着AI工夫的不竭闇练，桥水意志到利用 AI 和机器学习工夫还不错进一步优化这一过程。因此，桥水打造出一款新一代的投资逻辑生成系统——东说念主工智能投资助手（AIA）。AIA 能够不绝子时阛阓数据和历史趋势分析，为桥水提供更深入的阛阓知悉和投资策略，权贵提高决策的速率和准确性，这将透顶改变传统投资分析的模式。

亚马逊云科技提供的底层工夫平台进一步增强了这种才调，使得这款AI不仅是自动化分析器具，更是智能决策的复旧者。

“在构建AI投资助手的过程中，Bedrock 平台是一个至关遑急的器具。”桥水首席工夫官 Aaron Linsky 示意。具体而言，Bedrock 的高度纯真性允许桥水凭据具体任务需求，从多种AI模子中采纳最稳健的，如 Claude 和 LLaMA，确保在不同阛阓情境下齐能好意思满最优性能。这种纯真性让桥水能够在复杂的全球金融阛阓中，从基础的推理任务到更高阶的阛阓分析，充分弘扬AI的后劲。

Aaron Linsky

当年一年中，Aaron Linsky 的团队深刻体会到，径直参与系统使用的投资者，常常是最好的提醒词工程师。通过与这些投资者的紧密合作，团队能够实地应用AI工夫，不竭优化和迭代模子，提供更准确的阛阓权衡和洞见。

此外，与亚马逊云科技的生成式AI创新中心的合作，也让桥水得以开展一系列主见考证款式。比如，通过不绝生成式AI与检索增强生成（RAG）等工夫，AI投资助手能够在投资分析中承担起20%最具挑战性的任务，匡助投资者处理复杂的阛阓问题。跟着Claude 3 Opus等新模子的加入，生成式AI能够生成更为接近阛阓现实需求的谜底，并为分析师提供初步的阛阓知悉。这不仅加快了扫数这个词投资经过，也极大培植了分析的准确性。

“桥水的告捷教学来自于三大核神气念。” Aaron Linsky 示意，动身点，通晓工夫为业务带来的附涨价值至关遑急，尤其是在 AI 模子的使用上，不应局限于单一模子，而是要凭据需求采纳最稳健的器具；其次，构建纯竟然基础设施，使其能够随工夫跳跃不竭演进；第三，最灵验的提醒词工程师常常是那些了解业务需求的专科东说念主士，因此让结尾用户参与到AI系统的建筑与迭代中，将大大加快应用的闇练与优化。

“我预判了阛阓的预判。”这个关于投资东说念主来说至关遑急的才调，一经不错通过 AI 来好意思满。

injaTech：AI 不错容许

“既要、又要、还要”

若是说 AI 的上半场是依靠生成式工夫来产生内容，那么当今，AI 正在透顶改变咱们对工犯警果的相识，使其从单纯的自动化器具转变为企业团队中的积极和谐者，这些AI智能体也将成为业务经过的过失参与者。

这恰是 NinjaTech 的贪图：他们的居品主要包括四大智能体：研究员、调节员、编码员和参谋人。这些智能体不仅不错通过网页与用户互动，还能以臆造化身的口头，通过 Unreal Engine 5 好意思满高度传神的交互体验，极大培植了用户的千里浸感。

这款 SaaS 版“贾维斯”的降生，离不开底层工夫的复旧。据 NinjaTech CTO Sam Naghshineh 先容，亚马逊云科技的定制AI芯片（Trainium 和 Inferentia）使 NinjaTech 成为少数几家能够在不使用GPU的情况下构建 AI 智能体的公司之一。

“与传统 GPU 科罚有盘算比拟，NinjaTech 在使用 Trainium 和 Inferentia 时，老本勤俭达 82%-89%。” Sam Naghshineh 示意，这一权贵的老本上风使得他们能够以更具竞争力的价钱为客户提供高效、经济实惠的 AI 作事。

除了老本上风，按需使用资源亦然 NinjaTech 的一大告捷过失。GPU 资源的垂死面目在行业内精深存在，而 NinjaTech 通过亚马逊云科技的按需配额机制，确保了资源的富足供应。这种按需弹性推广的才调，也使得 NinjaTech 在靠近突发性科研需求时，能够快速反馈，从而提高了工犯警果。

此外，NinjaTech 还利用了 Amazon SageMaker进行生成式AI模子的微归并优化。在复杂的AI模子历练中，NinjaTech需要处理不同的转折文、内存照应、数据存储等挑战，而SageMaker的按需作事模式，使他们能够快速进行实验、历练，并在不奢靡资源的前提下高效部署 AI 应用。“Amazon SageMaker的Exaflop狡计资源使咱们的研发团队能够马上进行大范围实验，权贵镌汰了研发周期。”Sam Naghshineh说。

NinjaTech 的将来也不仅限于现时现存的四大智能体。将来，公司还运筹帷幄在亚马逊云科技的复旧下，加快建筑更多的定制化智能体，并探索智能体之间的和谐。这种和谐能够进一步增强AI的适用性，隐私更多的场景和行业应用。此外，NinjaTech 还运筹帷幄通过培训，匡助更多的行业从业者和专科东说念主士掌持生成式AI的使用秩序，以提高全体的分娩力。

不错说，NinjaTech通过其多智能体系统，确保工夫投资径直迁徙为企业增长和恶果培植，如今已在全球信息职责者中掀翻了一场 AI 恶果更动。

是东说念主工智能

更是东说念主工智能体

回到开始，无论是写邮件、翻译、绘制、编程，在职责过程中，到底什么才是AI的正确使用“姿势”？

从 Poly AI 的案例中，咱们不错看出，将 AI 定制化应用于特定业务场景能极大培植作事质料和恶果。通过大讲话模子和生成式AI工夫，Poly AI 打造的语音助手能凭据用户的特定需求调理其作事方式，从而为不同业业提供愈加精确的客户复旧。

从桥水的案例中，咱们看到，除了担任智能助手外，AI 还不错深入到决策制定的中枢，通过数据分析和模子优化，匡助公司主理阛阓脉动。桥水利用AI投资助手系统，不仅培植了阛阓分析的准确性和恶果，还能稳健倏得万变的金融阛阓，提供及时的策略调理。

从NinjaTech的案例中，咱们发现，通过合理部署AI智能体系统，还能够大幅提高公司的运营恶果。这些智能体不仅能通过综合化照应和自动化经过权贵培植任务处理的速率和精确度，还能进行智能体之间的和谐，从而进一步增强 AI的适用性，隐私更多的场景和行业应用。

落地到具体业务中、纯真跟上阛阓变化、提高公司运营恶果……无论是哪个要道，手脚全球云狡计的始创者和引颈者，亚马逊云科技齐在这个过程中上演了至关遑急的扮装，现实上，无论是 Poly AI、桥水如故 NinjaTech，其共同点齐是通过纯竟然基础设施、按需推广的资源照应和与全球动身点AI模子的无缝集成。他们不谋而合采纳了亚马逊云科技，好意思满了AI应用的快速落地。

这也恰是亚马逊云科技“工夫求实主张”核神气念的体现。所谓“工夫求实主张”，是指遴选切实可行的工夫科罚有盘算，以容许具体业务需求而非只是追求工夫的前沿性。通过这种求实的秩序，亚马逊云科技匡助企业不仅优化现存经过，还能在不竭变化的阛阓中保持竞争力，通过工夫创新好意思满买卖价值的最大化。

将来，如何更好地诓骗好 AI？或者，这不单是是一场工夫竞赛，更是对企业计谋知发愤和奉行力的全面磨真金不怕火。