在生成式 AI 的期间，使命过程中利用AI匡助写邮件、翻译、绘图、编程，致使用一句话安抚行将“发飙”的客户或雇主，还是司空见惯。相关词，信得过的挑战在于若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真切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 模子偏激新增的“揣测机操控（Computer Use）”功能告诉咱们：这一步还是不错作念到了！

所谓“揣测机操控”，是指AI大模子能说明用户的指示在揣测机屏幕上解放转移光标，点击特定位置，并通过杜撰键盘输入文本，模拟东说念主类与揣测机的交互方式，最终完成东说念主类的指示。

此次发布不仅代表了时候的更正，更预示着 AI 简单单的自动化器具向信得过能够履行措置问题的智能器具的革新。据悉，面前 Claude3.5已上线 Amazon Bedrock 平台；此外，尽管“揣测机操控”功能还在络续完善中，但其也还是被如 Asana、Canva 和 DoorDash 等大型企业弃取，以处理触及多递次的复杂任务。Anthropic 但愿通过提前发布此功能，诱骗成就者社区的正常反馈，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 的浩大后劲，咱们也不错看出AI下一步的要点：信得过在生意上落地。在最近的 2024 Innovate 大会上，亚马逊云科技行动 Anthropic 的早期投资东说念主，共享了其在 Amazon Bedrock 平台上集周到球前沿 AI 大模子后，与多家全球时尚企业杀青 AI 时候生意化落地的案例和最好实践。Amazon Bedrock 不仅救助不同AI智能体的成就，还提供了正常的大模子办事，助力企业跨越时候的复杂性，快速杀青 AI 集成与应用。

那么，行动一家把稳业求实用性和效果的时候实践者，亚马逊云科技是若何股东生成式AI时候在稠密行业中的应用？

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，请形貌一下您念念要询查的问题或恢复对应数字。”

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初始弃取的AI器具。但在履行客服场景中，用户的问题老是千奇百怪，问题的切入点和问法皆各有不同，仅靠 RAG（检索增强生成）并不行绝对处理问题；同期，业务侧常常还需要让 AI 与真东说念主“真假难辨”，从而削弱现存客服团队的压力和本钱。因此，AI客服时候的引入，履行上是为了责骂本钱和提高效果，在具体业务场景中能够措置企业依赖大量东说念主力资源来应酬的那些浅显且高度近似的客户相易任务。

在这一畛域中，Poly AI 还是“走在了前边”。他们利用假话语模子和生成式AI时候，正在为九行八业的企业打造高度定制化的语音助手。这些助手不仅能有用地处理复杂的电话客服对话，责骂企业的运营本钱，还能升迁用户的痛快度。

图源：Poly AI

如今，Poly AI 的语音助手办事遮盖稠密行业，包括旅游、住宿、零卖、天下办事及金融等。不单是是生成式 AI，他们的产物还能够说明每个客户的具体需求进行个性化定制，致使在办事老年群体时，能说明方针用户的特点调和交流方式，从而优化用户体验。

这是若何作念到的？

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教师。通过这一合作，Poly AI 能够杀青零样本学习，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，而是品牌文化的蔓延。

此外，在客户办事对话的语音生成方面，Poly AI 还积聚了特有的数据集，并在探索将这些模子通过 Amazon Bedrock 等平台以无办事器 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 提供的安全护栏时候，确保模子的可控性和可讲授性。

举例，碰到双十一的时刻，商家能够快速适合客户需求的变化，不错在需要时立即扩张办事容量，处理岑岭期的大量客户问询，而不需回来办事器容量或运维问题。

此外，弃取无办事器构建 API 允许商家快速部署新功能和进行及时测试，以更好地适合特定东说念主群的需求。通过 AWS 的安全护栏时候，也能确保这些更新和数据处理的安全性及合规性，使企业能够释怀处理明锐信息。

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、精确的措置决策，从而杀青业务快速落地和价值最大化。

那么从市集策略的角度启航，AI 不错作念到什么？

桥水：用AI

“预判市集的预判”

淌若说硅谷是东说念主工智能时候的孵化地，那么华尔街无疑是将这些时候进行生意化诓骗的先驱。

自从 2023 年头始，金融巨头们就初始纷繁抒发对东说念主工智能后劲的高度招供。比如凯雷（Carlyle）将生成式东说念主工智能的出生称为“东说念主类历史的迁徙点”，并将其与电气化同日而言；花旗（Citi）也在一份敷陈默示：“咱们以为东说念主工智能是游戏法例的窜改者。”

本年，桥水（Bridgewater）在向好意思国证监会提交的信息涌现材料显现，它已在投资中初始使用东说念主工智能。

具体是若何使用的？据了解，桥水凭借其长达五十年的全球市集投资教导，深刻意会市集运作的中枢能源，并将这些学问编织成了一套复杂的群众系统。这些系统不错通过日常摄取和处理大量外部数据来生成市集不雅点。

如今，跟着AI时候的不断熟识，桥水意志到利用 AI 和机器学习时候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 能够聚集及时市集数据和历史趋势分析，为桥水提供更深入的市集瞻念察和投资策略，显耀提高决策的速率和准确性，这将透顶窜改传统投资分析的模式。

亚马逊云科技提供的底层时候平台进一步增强了这种智力，使得这款AI不仅是自动化分析器具，更是智能决策的救助者。

“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。”桥水首席时候官 Aaron Linsky 默示。具体而言，Bedrock 的高度纯真性允许桥水说明具体任务需求，从多种AI模子中弃取最得当的，如 Claude 和 LLaMA，确保在不同市集情境下皆能杀青最优性能。这种纯真性让桥水能够在复杂的全球金融市集中，从基础的推理任务到更高阶的市集分析，充分弘扬AI的后劲。

Aaron Linsky

已往一年中，Aaron Linsky 的团队深刻体会到，平直参与系统使用的投资者，常常是最好的教导词工程师。通过与这些投资者的紧密合作，团队能够实地应用AI时候，不断优化和迭代模子，提供更准确的市集筹划和洞见。

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见地考据式样。比如，通过聚集生成式AI与检索增强生成（RAG）等时候，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市集问题。跟着Claude 3 Opus等新模子的加入，生成式AI能够生成更为接近市集履行需求的谜底，并为分析师提供初步的市集瞻念察。这不仅加快了扫数这个词投资经过，也极大升迁了分析的准确性。

“桥水的到手教导来自于三大核情怀念。” Aaron Linsky 默示，滥觞，意会时候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，而是要说明需求弃取最得当的器具；其次，构建纯确凿基础设施，使其能够随时候跳跃不断演进；第三，最有用的教导词工程师常常是那些了解业务需求的专科东说念主士，因此让末端用户参与到AI系统的成就与迭代中，将大大加快应用的熟识与优化。

“我预判了市集的预判。”这个关于投资东说念主来说至关遑急的智力，还是不错通过 AI 来杀青。

injaTech：AI 不错清闲

“既要、又要、还要”

淌若说 AI 的上半场是依靠生成式时候来产生内容，那么当今，AI 正在透顶窜改咱们对使命效果的相识，使其从单纯的自动化器具革新为企业团队中的积极和洽者，这些AI智能体也将成为业务经过的环节参与者。

这恰是 NinjaTech 的方针：他们的产物主要包括四大智能体：洽商员、调遣员、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，还能以杜撰化身的花样，通过 Unreal Engine 5 杀青高度传神的交互体验，极大升迁了用户的千里浸感。

这款 SaaS 版“贾维斯”的出生，离不开底层时候的救助。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 措置决策比较，NinjaTech 在使用 Trainium 和 Inferentia 时，本钱量入为出达 82%-89%。” Sam Naghshineh 默示，这一显耀的本钱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 办事。

除了本钱上风，按需使用资源亦然 NinjaTech 的一大到手环节。GPU 资源的弥留时局在行业内广宽存在，而 NinjaTech 通过亚马逊云科技的按需配额机制，确保了资源的富有供应。这种按需弹性扩张的智力，也使得 NinjaTech 在面临突发性科研需求时，能够快速反应，从而提高了使命效果。

此外，NinjaTech 还利用了 Amazon SageMaker进行生成式AI模子的微合资优化。在复杂的AI模子教师中，NinjaTech需要处理不同的凹凸文、内存照拂、数据存储等挑战，而SageMaker的按需办事模式，使他们能够快速进行实验、教师，并在不死亡资源的前提下高效部署 AI 应用。“Amazon SageMaker的Exaflop揣测资源使咱们的研发团队能够赶紧进行大范围实验，显耀责骂了研发周期。”Sam Naghshineh说。

NinjaTech 的将来也不仅限于现时现存的四大智能体。将来，公司还打算在亚马逊云科技的救助下，加快成就更多的定制化智能体，并探索智能体之间的和洽。这种和洽能够进一步增强AI的适用性，遮盖更多的场景和行业应用。此外，NinjaTech 还打算通过培训，匡助更多的行业从业者和专科东说念主士掌捏生成式AI的使用递次，以提高全体的分娩力。

不错说，NinjaTech通过其多智能体系统，确保时候投资平直动荡为企业增长和效果升迁，如今已在全球信息使命者中掀翻了一场 AI 效果创新。

是东说念主工智能

更是东说念主工智能体

回到开始，岂论是写邮件、翻译、绘图、编程，在使命过程中，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升迁办事质地和效果。通过假话语模子和生成式AI时候，Poly AI 打造的语音助手能说明用户的特定需求调和其办事方式，从而为不同业业提供愈加精确的客户救助。

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，匡助公司把捏市集脉动。桥水利用AI投资助手系统，不仅升迁了市集分析的准确性和效果，还能适合片时万变的金融市集，提供及时的策略调和。

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效果。这些智能体不仅能通过良好化照拂和自动化经过显耀升迁任务处理的速率和精确度，还能进行智能体之间的和洽，从而进一步增强 AI的适用性，遮盖更多的场景和行业应用。

落地到具体业务中、纯真跟上市集变化、提高公司运营效果……岂论是哪个要道，行动全球云揣测的始创者和引颈者，亚马逊云科技皆在这个过程中演出了至关遑急的脚色，履行上，岂论是 Poly AI、桥水如故 NinjaTech，其共同点皆是通过纯确凿基础设施、按需扩张的资源照拂和与全球最初AI模子的无缝集成。他们不谋而合弃取了亚马逊云科技，杀青了AI应用的快速落地。

这也恰是亚马逊云科技“时候求实主见”核情怀念的体现。所谓“时候求实主见”，是指采选切实可行的时候措置决策，以清闲具体业务需求而非只是追求时候的前沿性。通过这种求实的递次，亚马逊云科技匡助企业不仅优化现存经过，还能在不断变化的市集中保持竞争力，通落后候创新杀青生意价值的最大化。

将来，若何更好地诓骗好 AI？莽撞，这不单是是一场时候竞赛，更是对企业策略瞻念察力和奉行力的全面磨真金不怕火。