亚马逊将在线上提供生成式人工智能免费课程

亚马逊将在线上提供生成式人工智能免费课程亚马逊表示，已有2100万人通过其课程接受了AWS云计算技能培训，希望到2025年有200万人使用其人工智能课程。亚马逊表示，人工智能岗位对人才的需求正在不断增加，企业愿意为拥有相关技能的人才支付更高的薪水，但这些课程也是为了推广亚马逊自己的人工智能产品。亚马逊将提供"非技术性"学习，向人们介绍生成式人工智能的基础、围绕人工智能的项目规划以及如何使用亚马逊的CodeWhisperer人工智能代码生成器。其余的课程将向人们介绍AWS机器学习和语言模型以及BedrockAI应用程序制造商，这将有助于亚马逊的人工智能技术在微软/OpenAI和Google等大公司中脱颖而出。对亚马逊免费课程感兴趣的人可以访问AWSEducate网站上的初始生成式人工智能培训和CodeWhisperer入门：https://aws.amazon.com/cn/education/awseducate/其余的免费课程，包括学习使用亚马逊的Transcribe语音到文本生成器，都在AWSSkillBuilder网站上：https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/17090/amazon-transcribe-getting-started...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1398485.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1398485.htm

亚马逊向人工智能初创企业 Anthropic 追投27.5亿美元

亚马逊向人工智能初创企业Anthropic追投27.5亿美元亚马逊向人工智能初创企业Anthropic追加了27.5亿美元投资，加强与该公司的关系。这笔交易是亚马逊有史以来最大的一笔风险投资，使其对Anthropic的投资总额达到40亿美元。此外，Anthropic还正在从风险投资家那里筹集数亿美元资金。据知情人士透露，这些交易加起来，最终可能为Anthropic提供数十亿美元的资本和信用以使用云和计算服务，使其估值超过180亿美元。亚马逊周三重申，它将成为Anthropic关键工作负载的“主要云提供商”，这些工作负载将在AWS上运行。该公司还将使用亚马逊内部开发的人工智能计算机芯片，并正在与这家云提供商合作开发和改进硬件，旨在与英伟达备受追捧的芯片竞争。——

亚马逊云科技在北京举办生成式人工智能沟通会

亚马逊云科技在北京举办生成式人工智能沟通会北京时间4月2日，亚马逊云科技(AWS)在北京举办生成式人工智能沟通会，重点展示了一个月前发布的Claude3系列大模型。一位亚马逊云科技人士表示，AWS并没有在中国境内的服务器上部署Claude3。和微软Azure一样，中国公司可以通过AWS全球提供的Bedrock服务，申请调用在其他地区部署的Claude3模型，完成计算。目前AWS仅支持Claude3的Sonnet和Haiku模型，它们的性能比Opus较弱，但成本更低、响应速度更快。据了解，Opus模型近期也会在AWS上线。上述亚马逊云科技的人士说，Claude3系列模型发布后，他们收到了大量中国公司的合作需求。

生成式人工智能引爆云计算支出：全球市场跃升20% 微软加速追赶AWS

生成式人工智能引爆云计算支出：全球市场跃升20%微软加速追赶AWS在最近一个季度，即2023年第四季度，最大的云计算提供商是AWS、微软Azure和GoogleCloud。Canalys称，它们共同增长了21%，合计占全球云支出总额的66%。微软的表现尤其亮眼，第四季度收入增长了30%，远高于市场上的其他公司，这意味着它缩小了与AWS的差距，尽管亚马逊仍是市场领导者。AWS的同比增长仅为13%，这对该公司来说是一个进步，但仍落后于微软Azure和GoogleCloud的发展轨迹。Canalys分析师YiZhang在谈到这三家公司时说："与主要竞争对手相比，AWS在人工智能方面的进展较慢，这或许可以解释其增长速度不如Azure和GCP快的原因。生成式人工智能与主流软件产品的整合正在加速，这有可能加快生成式人工智能应用的商业化进程。Google最近在Gmail和Docs等Workspace应用程序中引入了重新命名的Gemini大型语言模型。与此同时，微软于去年11月推出了CopilotforMicrosoft365，将其生成式人工智能平台嵌入到Word、Excel和其他办公应用中"。虽然AWS在增长轨迹上可能与微软和Google有些差距，但这可能只是暂时的，因为AWS允许通过AmazonBedrock进行人工智能集成。事实上，客户最终可能更喜欢亚马逊的产品，因为亚马逊Bedrock不像微软、Google客户那样仅限于少数几个模型，而是支持AI21实验室、Anthropic、Cohere、Meta、MistralAI、StabilityAI和亚马逊的基础模型，这给用户提供了更多选择。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1420981.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1420981.htm

微软和亚马逊对人工智能初创企业的投资双双遭遇英国反垄断审查

微软和亚马逊对人工智能初创企业的投资双双遭遇英国反垄断审查亚马逊和微软对人工智能初创公司的投资将受到英国反垄断监管机构更深入的审查，再次显示全球监管机构如何努力应对对全球科技巨头对市场的影响。英国竞争与市场管理局(CMA)周三表示其正在向市场参与者征求意见，以确定亚马逊和人工智能公司Anthropic之间40亿美元的合作是否威胁到英国的竞争。CMA还表示其正在考虑微软与Mistral和InflectionAI的合作关系。

戴尔和NVIDIA推出Project Helix 为企业提供生成性人工智能

戴尔和NVIDIA推出ProjectHelix为企业提供生成性人工智能然而，当这些公司不完全确定他们如何开始利用生成性人工智能时，就会出现一个重大问题。对该技术如何运作以及如何实施有深入了解的专家是稀缺的，更不用说是非常昂贵的。认识到这种脱节，戴尔科技公司和英伟达公司共同推出了名为ProjectHelix的产品，专门用于简化生成式人工智能的入门过程。ProjectHelix专注于创建全栈式的、企业内部的生成性人工智能解决方案，使企业能够使用自己的数据建立新的或定制现有的生成性人工智能基础模型。企业开始使用生成性人工智能服务时出现的一个问题是内部知识产权泄漏的风险。事实上，包括三星和苹果在内的几家公司已经实施了政策，阻止他们的员工为工作目的使用ChatGPT等工具，因为担心与这个问题有关。这种担忧的部分原因是，几乎所有早期的生成性人工智能迭代只能在大规模的云端数据中心运行，其中许多收集了输入其提示输入的数据。然而，在支撑生成式人工智能应用的基础模型令人难以置信的快速发展中，这些担忧有很多已经得到解决。值得注意的是，现在有各种各样的开源模型可从市场上获得，如HuggingFace。许多这些开源模型可以在更合理的计算要求下非常有效地运行，例如在一个适当装备的内部数据中心。此外，一些大的科技公司已经开始改变关于他们的模型可以在哪里运行的规则，并且正在创建他们的模型的较小版本，为现场使用进行优化。此外，我们已经看到一些公司，包括NVIDIA开始提供专门为企业应用设计的模型。NVIDIA的发展在多个层面上都很有趣。该公司与生成性人工智能密切相关，主要是因为其硬件。NVIDIA的GPU芯片为目前云计算中的大部分生成性人工智能应用和服务提供动力。在该公司3月份的最后一次GTC会议上，他们公布了一整套生成性人工智能相关的软件，包括特定行业的软件基础模型和以企业为中心的开发工具，特别是其NeMo大型语言模型（LLM）框架和用于过滤不需要的主题的NeMoGuardrails，令许多人感到惊讶。这些模型被优化为在NVIDIA硬件上运行。Helix项目代表了戴尔和NVIDIA的合作努力，组装了一系列戴尔PowerEdge服务器系统。这些系统包括NVIDIAH100GPU和NVIDIA的BluefieldDPU（数据处理单元，用于AI工作负载所需的服务器之间的高速互连）系列，并与NVIDIA的企业AI软件捆绑。此外，戴尔从其PowerScale和ECS企业对象存储产品线中提供了几种不同的存储选项，为人工智能工作负载进行了优化。其结果是一个全面的解决方案，使企业能够开始建立或定制生成性人工智能模型。潜在客户可以使用NVIDIA的一个基础模型选项，或者如果他们愿意，可以从HuggingFace（或其他技术供应商的解决方案）中选择一个开源模型并开始这个过程。捆绑的NVIDIA软件允许导入一个组织的现有数据语料库--从文件、客户服务聊天记录、社交媒体帖子等等--然后用它来训练一个新模型或定制一个现有模型。训练过程完成后还包括配套的运行推理和利用新训练的模型创建新的应用程序所需的工具。戴尔的捆绑服务还提供了一个蓝图，帮助企业在创建/定制这些模型和建立这些工具的过程中进行导航，同时还提供了一系列技术支持服务。最重要的是，由于这项工作是在企业实体内部完成的，ProjectHelix可以帮助减轻许多公司--甚至那些已经开始使用生成性人工智能工具的公司--所担心的知识产权泄漏问题。ProjectHelix的另一个显著好处是，它允许公司以更独特和个性化的方式利用生成性人工智能。虽然目前可用的通用工具无疑可以帮助处理某些类型的应用和环境，但大多数公司认识到，生成性人工智能的真正竞争优势在于定制。人们对将公司自己的数据纳入这些工具有相当大的兴趣，但对于究竟如何做到这一点，也有很多困惑。将生成性人工智能的"简易工具包"放在一起，并不意味着许多组织在利用其数据和技术来创建他们所需的解决方案时不会面临挑战。关键是要记住，生成性人工智能背后的概念仍然非常新，它是一项极其复杂的技术。然而，通过捆绑必要的硬件和软件，这些硬件和软件已经过预先测试，可以一起工作，同时还有关于如何引导这个过程的信息，ProjectHelix似乎是一个有吸引力的选择，对那些渴望--或觉得有竞争性--潜入这个令人兴奋的新领域的组织来说。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1361299.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1361299.htm