在云计算领域竞争最激烈的时代，亚马逊云科技曾提出，云计算的普惠是技术升级带来的。这个说法换到如今的生成式 AI 时代也是成立的。

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如果细数这半年来「震撼发布」、「颠覆时代」出现的频率，其实并不比往年低。每一次迭代都在抬高大模型解决问题能力的上限，也都拓宽了人们关于如何利用大模型解决现实场景问题的视野。

前段时间，Claude 3 高调面世，一度打破 GPT-4 保持了许久的全球最强大模型纪录。

Claude 3 的背后，站着 Anthropic 的深度合作伙伴 —— 亚马逊云科技。经过对 Amazon Bedrock 上的 Claude 3 与微软 Azure GPT4 相关测试，假定 6:1 的输入输出比，Claude 3 Sonnet 成本仅为 GPT4-Turbo 的 37%，Claude 3 Haiku 成本仅为 GPT3.5-Turbo 的 61%。

成本的大幅降低，并不意味着性能方面的牺牲。由于硬件和软件的优化，Amazon Bedrock 上的 Claude 3 模型的实时交互速度显著加快。此外，通过大规模扩展以及新的自监督技术，Claude 3 上下文中复杂问题的准确性预期也提高了 2 倍，这意味着人工智能更加有用、安全和诚实。

2024 年即将过半，大模型赛道越来越卷，厂商们又该凭借什么如何留住用户？亚马逊云科技的秘诀是什么？

技术进步的同时，用户的需求也在进化。在亚马逊云科技中国峰会上，我们再次看到了这家公司的一系列新思考。

全球 80% 独角兽的选择

Amazon Bedrock 有哪些优势？在现实场景中，没有一个模型能适用于所有用例，也不会有一个大模型能「一统天下」。对于那些急需使用大模型重做业务的企业来说，最理想的接入方式是通过一个 API 访问不同模型，根据自己的业务需求做出最佳选择。

大模型落地的范围越广、程度越深，企业用户们就越能感受到这一点。

上述需求客观存在，就是 Amazon Bedrock 保持核心优势的背景之一。在亚马逊云科技的三层生成式 AI 技术栈中，Amazon Bedrock 位于其中的「工具层」。而且与多数提供大模型 API 服务的厂商不同，亚马逊云科技起初将 Amazon Bedrock 设计为一位「全能选手」。

当前最新、最前沿的一批模型，都在 Amazon Bedrock。

如果大致对比今年 Amazon Bedrock 的上新，可以看出，今年 Amazon Bedrock 的「上新」动作，明显有着面向企业级负载的特色：

以 Claude 3 为例，该系列包含三个模型，延续了 Claude 系列的传统强项 —— 长上下文窗口，初始阶段即支持 200K Token 上下文窗口。

相比于 Claude 3 Opus 的「最智能」和 Claude 3 Haiku 的「速度最快、最紧凑」，Claude 3 Sonnet 在智能程度与运行速度之间实现了理想的平衡。尤其是对于企业工作负载而言，与同类模型相比，Claude 3 Sonnet 以更低的成本提供了强大的性能，并专为大规模 AI 部署中的高耐用性而设计 —— 这对于企业用例来说非常重要。

基于亚马逊云科技与 Anthropic「深厚」的合作关系，Amazon Bedrock 成为了第一个提供 Claude 3 Sonnet 托管服务的平台。后续登陆 Amazon Bedrock 的 Cohere 基础模型 Command R 和 Command R+ 也都是功能强大且可扩展的大型语言模型（LLM），专门为现实世界的企业级工作负载而设计。

Amazon Bedrock 今年还迎来了一位全新的入驻厂商，就是有「欧洲版 OpenAI」之称的 Mistral AI 。这家公司将旗下最强大的 Mistral Large 发布到 Amazon Bedrock，Mistral Large 语言理解和生成能力很强，非常适合需要推理能力或高度专门化的复杂任务，如合成文本生成、代码生成、检索增强生成（RAG）或智能代理。同时，Mistral AI 也承诺亚马逊云科技的用户可以使用和访问 Mistral AI 未来发布的大模型。

当然，现实场景何其复杂，任何平台都不能保证自己能够提供用户所有所需的大模型，在这个过程中，用户还需要更高的「灵活度」。

因此，Amazon Bedrock 提供了根据业务需求定制生成式 AI 的功能 ——「自定义模型导入」。

对于已经对 LLM 进行了大量微调或想要从头开始训练自定义模型的用户，这是个很好的选项。比如，用户可以将自己在 Amazon SageMaker 或其他工具上的定制模型「搬运」过来，至少 Amazon SageMaker 就提供了超过 250 个预训练基础模型，如 Mistral、Llama2、CodeLlama、Jurassic-2、Jamba、pplx-7B、70B 和 Falcon 180B。

在这场峰会上，亚马逊云科技还公布了一个重磅消息：由百川智能提供的基础模型 Baichuan2-7B 即将登陆中国区域 SageMaker JumpStart，由零一万物提供的基础模型 Yi-1.5 6B/9B/34B 正式登陆中国区域 SageMaker JumpStart，在为中国企业提供丰富模型选择的同时满足了企业对安全合规、快速扩展、免运维的需求。

作为首批登陆中国区域 SageMaker JumpStart 的中文基础模型，Baichuan2 和 Yi-1.5 与亚马逊云科技托管服务深度集成，助力中国企业应用一流的生成式 AI 技术实现本土创新与业务转型。

大模型落地

目前能在网页中走完全流程了

提供了各种开源和闭源的模型 API 显然还不够，距离将 AI 应用在场景中还很遥远。

尽管大模型在很多项任务上的表现可以媲美人类，但还不足以直接推动生成式 AI 落地的爆发。经历了最初的百模大战，也见过激烈的参数、性能竞争，如今的用户心态已经进入「不看数字看疗效」的阶段。

目睹实际挑战的大模型厂商，过去这段时间也做了一系列探索，期望降低 AI 应用的门槛，提升用户的实际体验。

很早就预判到这一趋势的亚马逊云科技，在 Amazon Bedrock 设计之初就贯彻了「一站式服务」的核心理念：简化选择、简化定制、简化集成。

首先，用户面临模型选择太多的问题，但最好的未必就是最合适的。每家的大模型都各有所长，有的大模型主攻上下文窗口，有的大模型主攻数学推理，用户也可能想在不同的使用场景调取不同的模型。然而，大模型性能的评估是一项繁重的工作。

Amazon Bedrock 提供的模型评估（Model evaluation on Amazon Bedrock）功能现在已经全面可用，且支持自动评估和人工评估两种方式，只需点击几下，用户就能使用特定数据集和评估指标对大模型进行基准测试和比较，还可以多次尝试和切换模型，最终选出最匹配需求的模型，极大地简化了选择过程。

随着大模型落地范围的扩展，「安全」已经从一项前瞻议题变为在政策层面被提及的「硬性原则」。前段时间，在以「安全、创新、包容」为议题的「人工智能首尔峰会」（AI Seoul Summit）上，来自北美、亚洲、欧洲和中东地区的 16 家公司，包括亚马逊在内，已经就 AI 开发的安全承诺达成一致，并共同签署了前沿人工智能安全承诺。

在 Amazon Bedrock 平台中，与安全有关的功能设计一早俱备。用户可以在「Guardrails for Amazon Bedrock」 中根据使用场景设置多种安全隐私控制，如禁止主题、过滤有害内容、屏蔽敏感信息等，以确保生成式 AI 应用的安全合规运行。

而 Amazon Bedrock 的这些关键功能，最终都将集合在一个「网页」之中。就像我们平时会通过 App 点餐、购物，但「小程序」其实也能完成大部分事情。

网页的名称是「Amazon Bedrock Studio」，这是一种新的基于网页的生成式 AI 开发体验，开发者可以使用企业的单点登录凭证（single sign-on）登录。

通过 Amazon Bedrock Studio，开发者可以快速访问和使用多种基础模型、Amazon Bedrock Knowledge Bases、Amazon Bedrock Agents、Amazon Bedrock Guardrails 等 Amazon Bedrock 内置服务和工具。

大模型进入「实用」时代

亚马逊云科技已是 Next Level

企业需要有技术跟进的能力，但这种能力不需要从零开始构建，已经拥有完整「生成式 AI 技术栈」的亚马逊云科技，始终在为希望高效实现智能化转型的企业提供助力：

算力的竞争在今年同样激烈，亚马逊云科技的对策是与当前最顶尖的 AI 芯片供应商合作，完成了算力层的全新升级。英伟达 2024 年最新发布的 NVIDIA Blackwell 架构 GPU，第一时间就登陆了亚马逊云科技平台。

与此同时，大模型厂商们发现，人们并不追求复杂的功能和繁琐的操作，而是更需要简单、直观、易用的产品体验，甚至需要一个「助手」来帮助管理自己的模型和工具。而位于亚马逊云科技生成式 AI 技术栈最上层的 Amazon Q 担任的就是这样一个角色。具备专业门槛的 Prompt Engineering 终将成为过去，人类不需要亲自「对接」大模型。

去年的「百模大战」仿佛还在眼前，但 2024 年转眼到来，大模型的竞争已经是 Next Level。在这种转变中，亚马逊云科技「生成式 AI 技术栈」的价值，也被充分验证。

硅谷著名风险投资家、网景公司创始人马克・安德森（Marc Andreessen）曾提出 PMF（Product Market Fit）的概念，指出了产品市场匹配度的重要性。实现 Product-Market Fit 意味着产品能够在市场中获得成功，因为它满足了用户的需求，与竞争对手区分开来，并能够吸引和保留用户。

模型或价格只是企业用户选择服务的一部分因素，更重要的平台到底能不能满足千行百业企业用户的定制化需求。有了这些，一家大模型服务厂商才能立于不败之地。

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我国在类脑计算、类脑感知两个重要方向均已取得基础性突破。

在开放世界中，智能系统不仅要处理庞大的数据量，还需要应对各种「长尾问题」，如自动驾驶中面临的突发危险、出入隧道的剧烈光线变化、夜间强闪光干扰等。

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在这类任务上，传统视觉感知芯片由于受到「功耗墙」和「带宽墙」的限制，往往面临失真、失效或高延迟的问题，严重影响系统的稳定性和安全性。

为了克服这些挑战，清华大学精密仪器系类脑计算研究中心聚焦类脑视觉感知芯片技术，提出了一种基于视觉原语的互补双通路类脑视觉感知新范式。

5 月 30 日，该研究的论文《面向开放世界感知、具有互补通路的视觉芯片》（A Vision Chip with Complementary Pathways for Open-world Sensing）登上《自然》杂志封面。这是该团队继 2019 年 8 月的类脑计算芯片「天机芯」后，第二次登上《自然》封面，标志着国内芯片领域在类脑计算和类脑感知两个重要方向上均已取得基础性突破。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07358-4

据介绍，新研究提出了一种受 HVS 多级特性启发的互补感知范式，其借鉴人类视觉系统的基本原理，将开放世界的视觉信息拆解为基于视觉原语的信息表示，并通过有机组合这些原语，模仿人视觉系统的特征，形成两条优势互补、信息完备的视觉感知通路。

基于这一新范式，团队研制出了世界首款类脑互补视觉芯片「天眸芯」（Tianmouc），它可以在极低的带宽（降低 90%）和功耗条件下，实现每秒 10000 帧的高速、10bit 的高精度、130dB 的高动态范围视觉信息采集。它不仅突破了传统视觉感知范式的性能瓶颈，而且能够高效应对各种极端场景，确保系统的稳定性和安全性。

「天眸芯」互补视觉芯片设计

在物理传感系统中，想实现互补传感范式有几个必须解决的挑战。首先，设计像素阵列至关重要，这需要同时解析同一焦平面上相应图元的光电信息转换。其次，两条路径的读出架构必须包含异构构建块，这些构建块可以使用不同的数据分布和格式对电信息进行编码。

如图 2 所示，「天眸芯」采用 90 nm CMOS 背照式技术制造，由两个核心部分组成：

• 用于将光学信息转换为电信号的混合像素阵列；
• 用于构建两个 CVP 的并行异构读出架构。

受感光细胞的启发，混合像素阵列包括锥体和杆体像素，具有不同的特性，如颜色、响应模式、分辨率和灵敏度。这些像素可以将视觉信息解析为特定的颜色（红色、绿色、蓝色）和白色光谱，充当颜色对立图元。

开放世界表现

「天眸芯」的互补感知范式为自动化系统提供了想象空间，它可以作为感知算法的优质数据源。为了在开放世界场景中评估这些能力，研究人员开发了一个集成「天眸芯」的汽车驾驶感知系统（图 4a），以评估在开放道路上行驶，涉及各种极端情况，例如强光干扰、高动态范围场景、域偏移问题和具有多个极端情况的复杂场景。

为了利用天眸芯架构的优势，作者设计了一种多路径算法，专门用于利用 AOP 和 COP 的互补特性。在感知层面，图元的完整性使得原始场景的重建和对极端照明的适应成为可能。同时在感知层面，AOP 提供对变化、纹理和运动的即时感知，而 COP 提供精细的语义细节。通过同步这些结果，我们可以让 AI 系统全面了解场景。

实验结果表明，天眸芯可以有效适应极端光环境并提供领域不变的多级感知能力。

天眸芯擅长捕捉认知细节，同时可对快速不可预测的情况和运动作出响应。它提供高速、高动态范围和高精度，同时保持了自适应低带宽的特性。同样重要的是，它的高可扩展性允许通过先进的制造工艺实现高级空间分辨率，从而促进具有低功耗和带宽要求的分辨率敏感应用。新的范式为开发用于开放世界应用的先进计算机视觉理论、算法和系统开辟了一条新途径。

该工作的论文通讯作者为清华大学精密仪器系施路平教授和赵蓉教授，此外精密仪器系杨哲宇博士、精密仪器系 2020 级博士生王韬毅、林逸晗为论文共同第一作者。

参考内容：

https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/111803.htm

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效果超AlphaFold系列，量子计算方法用于蛋白质结构预测

编辑 | 白菜叶

虽然 AlphaFold 等深度学习方法在计算机蛋白质结构预测领域取得了不错的成绩，但该领域的研究仍然是生物医学研究中一个具有挑战性的问题。

随着量子计算的快速发展，人们自然会问：量子计算机是否能为解决这一问题提供一些帮助。

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然而，确定适合量子优势的特定问题实例，以及评估所需的量子资源同样具有挑战性。

在这里，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）和 IBM Quantum 的研究人员分享了他们的观点，即如何创建一个框架来系统地选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题，并在实用级量子计算机上估计此类问题的量子资源。

作为概念验证，研究人员通过在量子硬件上准确预测寨卡病毒 NS3 解旋酶的催化环的结构，来验证他们的问题选择框架。

该研究以「A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers」为题，于 2024 年 5 月 30 日发布在《Journal of Chemical Theory and Computation》。

几十年来，研究人员一直利用计算方法来预测蛋白质结构。蛋白质折叠成一种结构，决定了它如何发挥作用以及如何与体内其他分子结合。这些结构对人类健康和疾病有深远影响。

通过准确预测蛋白质的结构，研究人员可以更好地了解疾病如何传播，从而开发有效的治疗方法。克利夫兰诊所博士后研究员 Bryan Raubenolt 博士和 IBM 研究员 Hakan Doga 博士带领团队探索量子计算如何改进当前方法。

近年来，机器学习技术在蛋白质结构预测方面取得了重大进展。这些方法依赖于训练数据（通过实验确定的蛋白质结构的数据库）进行预测。这意味着它们受到已识别的蛋白质数量的限制。当程序/算法遇到突变的蛋白质或与训练时差异很大的蛋白质时，准确率会降低，这种情况在遗传疾病中很常见。

另一种方法是模拟蛋白质折叠的物理原理。模拟可以让研究人员观察给定蛋白质的各种可能形状，并找到最稳定的形状。最稳定的形状对于药物设计至关重要。

挑战在于，如果蛋白质尺寸超过一定值，这些模拟在传统计算机上几乎不可能实现。从某种意义上说，增加目标蛋白质的尺寸就好比增加魔方的尺寸。Raubenolt 博士说，对于含有 100 个氨基酸的小蛋白质，传统计算机需要相当于宇宙年龄的时间来详尽地搜索所有可能的结果。

为了克服这些限制，研究团队采用了量子和经典计算方法的混合方法。该框架可以让量子算法解决最先进的经典计算所面临的挑战，包括蛋白质大小、内在无序性、突变和蛋白质折叠所涉及的物理学。

与最先进的经典方法相比，该框架通过在量子计算机上准确预测寨卡病毒蛋白小片段的折叠得到了验证。

量子-经典混合框架的初步结果优于基于经典物理的方法和 AlphaFold2。尽管后者的设计最适合处理较大的蛋白质，但它仍然证明了该框架能够在不直接依赖大量训练数据的情况下创建精确模型的能力。

研究人员首先利用量子算法来模拟片段主链的最低能量构象，这通常是计算过程中计算量最大的步骤。然后使用经典方法转换从量子计算机获得的结果，重建蛋白质及其侧链，并使用经典分子力学力场对结构进行最终细化。

该项目展示了将问题分解成各个部分的方法之一，利用量子计算方法解决其中的一些部分，利用经典计算解决其他部分，以提高准确性。

「该项目最独特的一点是涉及的学科数量。」Raubenolt 博士说，「我们团队的专业知识范围广泛，从计算生物学和化学、结构生物学、软件和自动化工程到实验原子和核物理学、数学，当然还有量子计算和算法设计。它利用各个领域的知识来创建计算框架，可以模拟人类生命中最重要的过程之一。」

该团队将经典计算方法与量子计算方法相结合，对于增进科学家对蛋白质结构的理解以及它们如何影响我们治疗和预防疾病的能力是至关重要的一步。该团队计划继续开发和优化可以预测更大、更复杂蛋白质结构的量子算法。

Doga 博士表示：「这项研究是探索量子计算能力在蛋白质结构预测中的优势的重要一步。我们的目标是设计出能够尽可能真实地预测蛋白质结构的量子算法。」

论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.4c00067

相关报道：https://phys.org/news/2024-05-quantum-methods-protein.html

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一个14岁男孩自杀的母亲正在呼吁让父母获得合法权利访问他们孩子的社交媒体账户，以帮助了解他们为何死亡。

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埃伦·鲁姆（Ellen Roome）已经在请愿书上聚集了超过100,000个签名，要求社交媒体公司在孩子死亡后被要求提供数据给父母。根据当前法律，父母没有法定权利查看他们的孩子是否遭受欺凌或威胁，是否正在观看自残图像或其他有害内容，或是否在网上表达了自杀的感受或寻求心理健康问题的帮助。鲁姆表示这是“完全错误的”。她的儿子朱尔斯·斯韦尼（Jools Sweeney）于2022年自杀，没有留下任何暗示可能导致他自杀的线索。他似乎并不抑郁，在他死亡前几个小时，他的朋友和家人认为他很快乐。“这真的很糟糕。如果一个孩子死于疾病，你会进行尸检并弄清楚问题所在。这不会让我的儿子复活，我也不会停止悲伤，但也许只是为了理解发生了什么在那最后几个小时里。”她说。“因为他在离开我们家一个半小时前−有一个视频显示他在和朋友告别−他看起来很好。那么是什么改变了或者他脑海中出现了什么？社交媒体可能给我答案。”由于她的请愿书已经收集了超过100,000个签名，在议会可能会就这个问题展开辩论，尽管这只会发生在大选之后，并且取决于新请愿委员会的裁discretion。鲁姆是一个由11位父母组成的团体的一部分，他们会见了政府和Ofcom代表，旨在给予父母自动获得死去孩子数据的权利。该团体包括伊恩·拉塞尔（Ian Russell），他的女儿莫莉（Molly）在查看网上有害内容后结束了自己的生命，以及阿奇·巴特斯比（Archie Battersbee）的父母，他可能是在参加了某种社交媒体“挑战”后去世。鲁姆说：“可能是这样，我不知道，也许他曾被一些怪人跟踪，也许有身体问题，也许是抑郁，也许是一个‘挑战’，或者可能不会给我任何答案。作为一名母亲，我真的必须争取这些答案。”根据今年4月1日生效的网络安全法案，在调查可能自杀的儿童时，验尸官获得了新的权力，可以从Ofcom那里获取帮助，以访问社交媒体和在线游戏数据。然而，父母仍无权访问这些数据，该裁定仅适用于被认为自杀的儿童，而不适用于例如可能与其在线有过通信的杀害者的儿童。鲁姆补充道：“尤其在我的情况下，他不在了，所以我们在保护他的隐私方面又是在保护什么？就像我们在保护社交媒体巨头一样。我只是觉得这完全是错误的。”在英国，可以通过0800 068 4141与青少年自杀慈善Papyrus联系，也可以通过电子邮件pat@papyrus-uk.org，而在英国和爱尔兰，可以通过免费电话116 123联系到撒玛利亚人，或者发送电子邮件至jo@samaritans.org或jo@samaritans.ie。在美国，国家自杀防治热线为988或聊天支持。您还可以发送HOME到741741与危机短信援助组织的顾问联系。在澳大利亚，危机支援服务Lifeline的联系电话为13 11 14。其他国际援助热线可在befrienders.org上找到。

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随着 Meta 于周三启动年度股东大会，人权团体协调举行抗议活动，要求公司终止他们所称的系统性删除支持巴勒斯坦内容的行为，不仅在公司的社交网络上，也在其自身的员工群体内。

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抗议活动发生在近200名 Meta 员工签署一封公开信给马克·扎克伯格，要求公司终止据称在内部压制倡导巴勒斯坦权利的声音。

这份公开声明发布后，一位内部发起的请愿书在 2023 年内部流传，聚集了450多个签名。发起这封信件的员工声称，她因违反公司规定而被公司人力资源部门调查，这也出现在最新一封信中。

Meta 的此类行动已经给公司内巴勒斯坦、阿拉伯、穆斯林和“反大屠杀”同事造成了“敌意和不安全的工作环境”，信中称。“许多人已经尝试通过 Workplace 上的帖子表达这一点，却遭到删除、拒绝或处罚，”信中写道。“直接与领导分享在 Workplace Chat 上的反馈却遭到轻视。”

员工指出，公司未能解决外部关于删除行为的指控，其中包括 2023 年外部审计发现 Meta 多次在三年前一场冲突中删除支持巴勒斯坦的声音。员工们声称，公司“无视了关于内容政策的合理透明的要求”，包括参议员伊丽莎白·沃伦在 2023 年 12 月发出的一封信。

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。注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置，Title部分内容需要翻译为中文。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。

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iLearningEngines在悉尼举办的Data & AI Edge活动中展示了企业人工智能平台，展示了专有的LLM和LAM模型，这些模型将为Doblu.ai及其客户提供业务洞察
iLearningEngines公司 (纳斯达克股票代码: AILE) (“iLearningEngines”或“该公司”), 作为AI驱动的学习和工作自动化领导者，今天宣布与Doblu.ai达成合作伙伴关系，Doblu.ai是一家提供定制AI解决方案的公司，旨在推动业务转型。{ width=60% }

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通过合作，iLearningEngines将通过其企业AI平台为Doblu.ai及其客户提供卓越的洞察力和效率。
Doblu.ai的使命是通过人工智能彻底改变行业，重新定义可能性。该公司由一群充满激情的AI专家组成，创建技术解决方案，帮助跨行业的企业优化运营、增强决策能力并开启新的增长机会。通过创新、专业知识和对卓越的承诺，Doblu.ai的变革性AI解决方案旨在满足客户的独特需求并推动业务成功。由于iLearningEngines的企业AI平台能够将企业内容和信息转化为有意义的智能和洞察力，从而在规模上推动关键业务成果，因此该解决方案非常适合Doblu.ai。
“我们很高兴与iLearningEngines合作，后者是AI驱动的学习和工作自动化解决方案的领导者。这种合作关系将转变我们在澳大利亚金融服务、零售和医疗保健等行业为客户提供服务的方式，提供卓越的洞察力和效率，”Doblu.ai的董事总经理Arijit Sarkar说道。“通过利用iLearningEngines先进的技术，我们可以提供增值和创新，确保我们的客户在竞争激烈的市场中保持领先地位。”
iLearningEngines最近还参加了在悉尼举办的年度Data & AI Edge活动。在此活动中，iLearningEngines团队展示了其最新的AI驱动学习和工作自动化创新。活动参与者能够与iLearningEngines团队成员亲自接触，直接体验iLearningEngines的灵活无代码AI画布、应用AI平台以及正在通过可扩展解决方案为关键任务使用案例转变行业的iLearningEngines的AI引擎。
“Data & AI Edge为我们提供了一个绝佳的机会，让我们能够将我们的应用AI平台放在技术社区的中心位置，深入了解我们的专有LLM和LAM模型，并发现我们的集成能力为认知自动化设立了新的基准，”iLearningEngines销售与业务发展副总裁Ratish Nair表示。“我们的应用AI平台使客户能够快速产品化和部署各种AI应用和使用案例，从而使iLearningEngines真正在一个复杂、快速发展的市场中脱颖而出。”
Data & AI Edge聚集了来自世界各地的领先数据和技术利益相关者，分享首席数据官的独特见解，并向科技和科学领域的全球领导者学习。该活动包括跨行业圆桌讨论和与专业利益相关者的联网，以激发新的思考方式。
有关iLearningEngines的更多信息以及安排演示，请访问: www.ilearningengines.com。
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提升您的营销策略与尖端AI技术。{ width=60% }

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人工智能（AI）和数字广告领域的交汇已经达到了一个转折点，创造出跨越全球受众和文化的真正 engaging 体验。各家公司正在利用AI、机器学习以及应用于性能营销的强大趋势。
如今的AI和机器学习技术让应用程序更自然地理解语音、图像和用户行为。结果，具备AI功能的应用变得更智能、更有帮助，公司正在利用这些技术为客户创造定制化体验，无论其语言或背景如何。AI通过使先进的数据工具对任何人都可访问，而非仅限数据科学家，来实现公平竞争的目的。
多年来，Kochava 在我们多元化的解决方案组合中已经整合了AI和机器学习技术，例如在我们先进的归因和防欺诈产品中。我们还采用了像大型语言模型（LLM）这样的先进技术来开发新工具。
许多机构正在进行内部重组，注重增强开发人员体验。旨在充分利用AI为智能应用服务，为所有人提供访问先进技术工具的机会，同时适应应用商店政策的变化。工程团队正在主导开发由产品团队管理的自助服务平台。首要目标是优化开发人员的工作流程，加快交付业务价值，降低压力。这些变化提升了开发者体验，有助于公司留住顶级人才。
从整体组织结构的角度来看，为了更有效率和有效性，Kochava 着重于增强开发人员体验，利用AI打造智能应用，使先进技术得以民主化，并适应应用市场的监管变化。
重新构想未来
软件和应用行业发展迅速。应用市场现在代表一个价值数十亿美元的部门，这一领域浑然无迹地增长。这种快速增长和持久变化为开发人员提供了丰富的机会，他们可以构建创新的新应用程序，同时追求自己的激情所在。对于应用开发人员来说，监测趋势为他们提供了维护引人入胜的、创新的用户体验的灵感。
随着AI整合的增加，将会形成标准以确保AI能够在应用程序之间自动进行接口交互。其将利用交易数据和外部数据提供见解。应用程序将从固定功能转向针对每个用户量身定制的AI驱动的预测和建议。这将推动基于数据驱动的决策制定，转变客户、用户、团队和开发人员的体验。
在组织中推广对生成式AI的访问，有可能使许多任务自动化，降低成本并创造新机遇。这通过使广泛知识通过自然语言对任何人更易访问，改变了竞争格局。信息的增加获取是一个重要的趋势。
随着监管政策的变化，许多操作系统上允许第三方应用商店。这反映了一个转变，为开发人员提供了新的机遇和挑战，因为更大的出版商正在建立自己的市场。
趋势改变我们的工作方式
智能应用程序：随着AI整合的增加，将会形成标准，以确保AI能够自动与其他应用程序进行接口交互。它利用交易数据和外部数据来提供应用程序见解。从程序特征转变为为用户量身定制的AI驱动的预测和建议，推动基于数据驱动的决策制定，转变客户、用户、产品所有者、架构师和开发人员的体验。
生成式AI民主化：在整个组织中开放对生成式AI的访问。具有广泛任务自动化潜力，降低成本，促进增长机会。这改变了企业的竞争力，并促进了信息和技能在各个角色和职能之间的民主化访问。通过实现对广泛知识的公平自然语言界面访问非常关键。
第三方应用商店：监管变化可能允许操作系统上出现第三方应用商店，预计会增加更大的出版商在这些市场上的建立。这反映了一个不断演变的应用商店生态系统，为平台运营商和开发人员带来了新的机遇和挑战。
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Veeam大学，现在由Tsunati提供支持，为IT专业人士提供关于网络安全和灾难恢复的按需互动培训和认证。{ width=60% }

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Veeam® Software，作为数据保护和勒索软件恢复领域的市场份额第一的领导者，今天宣布了通过Veeam大学提供新的技术培训和认证计划，该计划随时随地为IT专业人士提供Veeam技术培训。这一新的在线服务是与Tsunati全球合作的结果，Tsunati是Veeam认可的服务合作伙伴，为全球合作伙伴和客户提供革命性的按需技术认证培训。

Veeam大学提供了最大的灵活性和沉浸式、引人入胜的学习体验，以自主学习的形式展开。这种创新的方法包括可在全年无休访问的可点击实验室、基于视频的演示和技术深入探讨，使学生能够有效吸收概念并为真实世界的网络安全和灾难恢复场景做好准备。通过Veeam大学提供的按需课程的完成，学习者有资格参加Veeam认证考试，包括Veeam认证工程师（VMCE）。

“在每个组织都面临网络威胁的世界中，知识至关重要，” Veeam全球销售加速副总裁Mike Blanchette表示。“网络弹性是选用正确技术保护和恢复您的系统和数据，以便在发生最坏情况时，具备配置、构建和安全运行该技术的技能和知识。通过对Veeam大学的新投资，我们正在帮助人们应对他们所面临的任何网络安全挑战，并促进网络弹性。我们与Tsunati的合作使我们能够以最适合学习者的灵活形式提供创新的技术培训和认证项目。”

Tsunati是一家专业的服务和集成公司，专注于数据保护、云计算和多租户虚拟化。Tsunati被评为2022年Veeam认可服务合作伙伴年度最佳，Tsunati通过其专有的解决方案教育增值（SEETM）框架，为客户提供实用培训和必要的关键知识转移，从而有效实施和维护由Veeam提供支持的尖端数据保护解决方案。

Tsunati首席执行官Stoney Hall表示：“我们很高兴与Veeam携手共同革新数据保护的技术认证培训。”“这种合作代表了我们在解决方案能力教育（SEETM）方面的专业知识和Veeam业界领先的数据保护和勒索软件恢复解决方案的完美结合。我们的目标是共同赋予专业人士在有效应对不断变化的数据安全方面所需的知识和技能。”

Veeam合作伙伴的新Veeam技术专业培训可通过Veeam ProPartner门户进行。新更新的客户技术教育和认证计划可通过Veeam技术教育服务分别获取。

有关Veeam大学的更多详细信息，请访问：https://veeamuniversity.com。有关Veeam认证的更多信息，请访问https://www.veeam.com/vmce-certification.html。

VMCE现场培训和认证考试机会可在2024年6月3-5日在佛罗里达州好莱坞外交官度假村举行的第十届VeeamON活动中找到。VeeamON 2024的钻石赞助商包括ExaGrid、惠普企业、联想和微软; 白金赞助商包括Backblaze、日立、Pure Storage、Scality和Wasabi; 还有其他许多赞助商。立即注册参加VeeamON 2024现场活动或免费参加线上活动。

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新功能增加了主动保护和意识层，以应对企业凭证泄漏风险
Identiverse 2024 – 凭证安全领导者Dashlane今天推出了Dashlane Nudges，这是一款新的自动化工具，赋予管理员主动创建一个更注重安全的员工队伍，并推动组织范围内更好的凭证安全行为，从而减少凭证盗窃的风险。{ width=60% }

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被泄漏的凭证继续是大多数数据泄漏事件的中心。根据Dashlane的数据，平均每名员工拥有超过70个密码，其中许多用于访问企业未经管理的业务应用程序。根据数百万用户的分析，Dashlane发现，平均用户保险柜中13％的密码已被泄露，46％被重用，这使所有账户的风险大大增加，尤其是如果一个被泄露的密码被跨多个账户重用。
安全意识可以帮助用户做出更好的安全决策并改善其安全姿态，但往往被局限在某个时间点，例如员工入职时，或出于合规要求时。Dashlane Nudges赋予管理员通过与Slack等企业通信平台集成，使用定向和自动化消息来通知和培训员工采取行动，从而促进持续的安全意识。
Dashlane的首席执行官John Bennett表示：“安全通常在安全领域是逐步发展的。随着意识的增加和用户了解他们在确保业务安全方面起到的关键作用，组织的整体安全姿态将大大受益。” “通过强调每位员工都是安全团队的一部分，并通过在用户容易接触的地方简化好的凭证卫生习惯，企业可以建立积极的安全文化。”
主动性安全，付出最小努力
Dashlane Nudges会立即通知用户，如果Dashlane检测到他们保险柜中的密码已经被泄露，通过暗网监控，并提供用户采取行动来更改密码并消除风险的操作步骤。管理员还可以配置设置，触发定向消息直接告知用户有关安全威胁。
Dashlane的首席产品官Donald Hasson表示：“每一个未经妥善管理和保护的凭证都代表着一个风险点，特别是考虑到企业中SaaS应用程序的激增。” “Dashlane会为IT管理员提供帮助，帮助他们在识别风险或威胁后主动监控和采取行动。此解决方案还可以通过使创建强大、唯一密码变得异常简单，并在适当时切换到令牌，帮助用户改善其凭证安全。”
Dashlane Nudges是Dashlane最新的创新，提供了最少的IT管理员参与的主动保护，功能包括网页和移动设备的用户钓鱼警报。
通过Slack提供的Dashlane Nudges计划于今年夏天进行私人测试版。之后将添加更多消息平台集成。客户可以加入测试版计划等待列表。
在Identiverse 2024使安全访问变得更加便捷
Dashlane Nudges是在拉斯维加斯Identiverse 2024展示的，这是一个面向身份管理社区的领先展会和会议。Dashlane是一家参展商，并举办了关于身份、凭证管理和令牌等的未来的讨论，其中包括：
斯坦福大学是如何保护50000名学生、教职员工免受面向身份的威胁的，演讲者为John Bennett和斯坦福大学信息安全主管Bhavya Gupta。 本场演讲定于太平洋时间5月29日周三下午4时至4时25分通过。
导航令牌领域：早期采纳者的见解，演讲者为Dashlane工程与创新总监Rew Islam。 本场演讲定于太平洋时间5月31日周五上午8时30分至8时55分通过。
参会者可以在1601号展位的Pinyon会议厅找到Dashlane。
更多资源：
博客：“凭证安全的未来从这里开始” 作者：Dashlane首席执行官John Bennett
博客：“Dashlane在Identiverse 2024：使安全访问更加便捷”
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TechForge 最近采访了全方位 IT 管理平台 Atera 的首席执行官 Gil Pekelman，讨论了 AI 如何成为 IT 专业人员的头号伙伴。{ width=50% }

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您能简要介绍一下 Atera 及其功能吗？
我们于 2016 年推出了 Atera 全方位 IT 管理平台，已经过去了一段时间。它非常全面，涵盖了从补丁和安全等技术方面到持续支持、警报、自动化、工单管理、报告和分析等一切。
Atera 是一个单一平台，在一个玻璃窗口中管理您的所有 IT。它的强大之处在于 - 而且我们是唯一这样做的公司 - 它是一个单一的代码库和单一的数据库。多年来的替代方案一直是购买四五种不同的产品，然后将它们连接在一起，通常这非常困难。
在这里，事实上，它是一个单一的代码库和单一的数据库。一切都连接在一起，流程化且非常直观。因此，您注册或开始试用后，五分钟内就可以开始使用并进行入职。就是这么直观。
我们在全球 120 个国家拥有 12,000 多名客户。英国是我们在业务规模上的第二大国家，目前为止。美国是第一，但英国紧随其后。

您目前看到 AI 领域的最新趋势是什么？
从一开始，我们一直致力于将 AI 集成到公司的 DNA 中。我们的目标一直是利用数据识别问题并警告人类，以便他们可以解决问题或避免问题。最初，我们专注于利用数据提供解决方案。
在过去的九年里，我们一直着眼于让 AI 处理乏味的 IT 任务，从而释放专业人员处理更具吸引力的工作。一年半前，我们提前获得了 Chat GPT 和 Open AI 工具的使用权限，我们一直在开拓一项我们称之为“行动 AI”的新趋势。
与通用的生成 AI 不同，后者会创建诸如歌曲或电子邮件之类的内容，行动 AI 在现实世界中运作，与硬件和软件进行交互，自主执行任务。我们的 AI 能够理解 IT 问题并独立解决，超越了单纯的对话，实际执行实际操作。

Atera 提供 Copilot 和 Autopilot。您能解释一下这两者吗？
Autopilot 是自主的。它了解您可能在计算机上遇到的问题。它是您计算机上的一个小部件，会与您进行通信并自主修复问题。不过，它在能够处理和不能处理的范围上有一定限制。在它被允许处理的一切方面，都必须百分之百安全或私密。没有机会造成任何损害或类似的事情。
因此，如果有工单打开，或者收到投诉，如果超出这些范围，它将激活 Copilot。Copilot 是 IT 专业人员的辅助工具。
它们都是伙伴。Autopilot 是一个可以处理密码重置、打印机问题、安装软件等单调重复问题的伴侣，而 Copilot 是一个会帮助 IT 专业人员处理他们日常工作问题的伴侣，拥有各种不同的工具。
Copilot 非常详尽。如果您遇到问题，可以询问它，它不仅会给出答案，类似 ChatGPT，还会对网络、计算机和打印机进行各种测试，得出结论，并制定解决问题所需的操作。但它不会解决问题。它仍将把最终决定留给 IT 专业人员。
Copilot 可以为 IT 专业人员节省将近一半的工作时间。虽然它已经在实际应用中测试了一段时间，但我们很高兴现在正式推出它。与此同时，Autopilot 仍处于测试阶段。

对于那些考虑将 AI 技术整合到业务运营中的公司，您有何建议？
我强烈建议公司立即开始整合 AI 技术，但选择正确且安全的生成 AI 工具至关重要。整合 AI 提供了许多优势：它自动化例行任务、提高效率和生产力、通过减少人为错误提高准确性，并加快问题解决速度。也就是说，选择正确的生成 AI 工具对帮助您获得好处且不会牺牲安全性至关重要。举例来说，通过我们与微软的合作，我们的客户数据是安全的 - 它保留在系统内部，AI 不会将其用于训练或扩充其数据库。这确保了在提供实质性好处的同时保持安全性。
我们将 AI 整合到产品中侧重于两个关键方面。首先，您的 IT 团队不再需要处理乏味、令人沮丧的任务。其次，对于最终用户，像打印机不工作、忘记密码或网络慢之类的问题在几秒钟或几分钟内得到解决，而不是几个小时。这将显著提高效率。

未来几年我们可以从 AI 领域期待什么？
AI 将变得更加智能和富有意识。一个显着的发展是其不断增强的推理、预测和数据理解能力。这种能力使 AI 能够预测问题并自主解决，展示了令人惊讶的推理水平。
我们预计一种双重进步：AI 智能的快速提升和其情感交互能力的实质增强，正如最新的 OpenAI 发布所展示的。这种演进将改变人类与 AI 互动的方式。
我们的工作体现了这种转变。当非技术用户与我们的软件进行问题解决交互时，AI 会以高度移情化、类人的方式作出回应。用户感觉他们正在与一个真正的 IT 专业人员交谈，确保了一个流畅舒适的体验。
随着 AI 持续演进，它将变得越来越强大和有能力。对 AI 机制的最新突破不仅会提高其功能性，还将确保其安全性和道德使用，加强其作为一种利好力量的角色。

Atera 在未来一年有哪些计划？
我们很高兴地宣布即将推出的 Autopilot，计划在几个月后发布。虽然 Copilot，我们专为 IT 专业人员设计的一整套先进工具已经在提高效率和效果方面发挥了重要作用，但 Autopilot 代表着下一个重大进步。
Autopilot 目前处于测试阶段，因此任何希望尝试的人都可以尝试。Autopilot 与最终用户直接交互，自动化并解决通常会使 IT 员工感到困扰的常见 IT 问题，如密码重置和打印机故障。通过处理这些例行任务，Autopilot 使 IT 专业人员能够专注于更具战略性和奖励性的活动，最终提高整体生产力和工作满意度。

欲了解更多信息，请访问 atera.com
Atera 是 2024 年 6 月 5-6 日在美国圣克拉拉举行的 TechEx 北美赞助商。在237号展位参观 Atera 团队，获取个性化演示，或使用该公司首次推出的 AIT 游戏 APOLLO IT 测试您的 IT 技能，有机会赢取奖品。
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