AWS最近宣布Amazon Q现已全面上市

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

AWS最近宣布Amazon Q正式上线,这是目前市场上最先进的生成式人工智能(AI)助手,旨在加速软件开发并利用公司内部数据。

Amazon Q不仅能生成高度准确的代码,还能进行测试、调试,并具备多步骤规划和推理能力,能够根据开发者的请求转换和实施新生成的代码。Amazon Q还通过连接到企业数据仓库,使员工更容易获得关于公司政策、产品信息、业务结果、代码库、员工及许多其他主题的问题答案,从而逻辑总结数据、分析趋势并就数据进行对话。

"Amazon Q是目前市场上最先进的生成式AI助手,具有业界领先的准确性、高级代理功能和一流的安全性,帮助开发者提高生产力,帮助商业用户加速决策制定,"AWS人工智能与数据副总裁Swami Sivasubramanian博士表示。"自从我们在re:Invent活动上宣布这项服务以来,我们对开发者和商业用户所看到的生产力提升感到惊讶。初步迹象表明,Amazon Q可能帮助我们客户的员工在工作中的生产力提高超过80%;而且随着我们计划在未来推出的新功能,我们认为这一数字还将继续增长。"

今天的公告包括Amazon Q Developer和Amazon Q Business的正式上线,以及新的Amazon Q Apps功能(预览版)。以下是它们的简要介绍:

如今,开发者估计只有30%(或更少)的时间花在编码上,其余时间则花在执行单调重复的任务上。开发者还必须管理基础设施和资源、排除故障并解决错误,了解操作成本。当他们更换项目时,他们需要花时间学习现有的代码库以理解其编程逻辑。最后,还有所有的测试和重构代码、升级应用、调试和优化工作,以及通过进行漏洞扫描和及时应用适当的安全修复来确保安全。公司希望赋予开发者更少时间处理这些编码杂务,更多时间创造独特的用户体验,同时能够更快部署。

Q协助开发者和IT专业人员(IT专业人员)完成所有任务------从编码、测试、升级应用程序,到故障排除、执行安全扫描和修复,以及优化AWS资源。

Amazon Q Business使员工更具数据驱动力,利用公司数据做出更好的决策组织拥有分布在多个文档、系统和应用程序中的大量数据。每个组织和部门的员工每周都要花几个小时搜索内部信息来源,拼凑分析、撰写报告、制作演示文稿、从仪表板收集洞察力,并为不同的受众调整内容。

在QuickSight中使用Amazon Q的提示图像。用户正在要求Q将图表更改为表格。

QuickSight中的Amazon Q

Amazon Q Business是一个生成式AI助手,可以回答问题、提供摘要、生成内容,并基于企业系统中的数据和信息安全地完成任务。它使员工更具创造性、数据驱动力、效率、准备充分性和生产力。Amazon Q还将其先进的生成式AI技术带入Amazon QuickSight,这是AWS为云构建的统一商业智能(BI)服务。通过QuickSight中的Amazon Q,客户获得一个生成式BI助手,允许业务分析师使用自然语言在几分钟内构建BI仪表板,并轻松创建可视化和复杂计算。

Amazon Q Apps使员工能够使用自然语言安全地构建自己的生成式AI应用程序

作为Amazon Q Business的一项新功能,Amazon Q Apps让员工可以使用公司数据构建生成式AI驱动的应用程序,而无需任何编码经验。员工只需用自然语言描述他们想要的应用类型,Q Apps将快速生成一个完成其所需任务的应用,帮助他们以轻松高效的方式简化并自动化日常工作。

作为亚马逊"AI Ready"倡议的一部分,旨在到2025年为全球200万人提供免费AI技能培训,AWS已经推出了两个免费的、自定进度的数字课程,帮助现有和未来的劳动力利用Amazon Q。《Amazon Q简介》提供了关于Amazon Q的高层概述,包括用例和益处,而《Amazon Q Business入门》向开发者和技术受众介绍Amazon Q Business的功能和用例,并解释如何使用Amazon Q构建聊天机器人。 Self-paced digital training on AWS - AWS Skill Builder

相关推荐
Ao0000002 分钟前
机器学习——主成分分析PCA
人工智能·机器学习
硅谷秋水13 分钟前
Impromptu VLA:用于驾驶视觉-语言-动作模型的开放权重和开放数据
人工智能·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
TDengine (老段)21 分钟前
TDengine 的 AI 应用实战——运维异常检测
大数据·数据库·人工智能·物联网·时序数据库·tdengine·涛思数据
jndingxin24 分钟前
OpenCV CUDA模块霍夫变换------在 GPU 上执行概率霍夫变换检测图像中的线段端点类cv::cuda::HoughSegmentDetector
人工智能·opencv·计算机视觉
只有左边一个小酒窝30 分钟前
(三)动手学线性神经网络:从数学原理到代码实现
人工智能·深度学习·神经网络
m0_7263658335 分钟前
2025年微信小程序开发:趋势、最佳实践与AI整合
人工智能·微信小程序·notepad++
jndingxin42 分钟前
OpenCV CUDA模块图像处理------图像融合函数blendLinear()
图像处理·人工智能·opencv
机器之心1 小时前
开启 AI 自主进化时代,普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体,GAIA榜单引来终章
人工智能
越来越无动于衷1 小时前
若依项目AI 助手代码解析
vue.js·人工智能·elementui·ruoyi
数据与后端架构提升之路2 小时前
深度学习学习率调度器指南:PyTorch 四大 scheduler 对决
人工智能·pytorch·深度学习·调度器