現在開發一個 APP 多久？
" 雲端運算一哥 "亞馬遜雲端科技，深夜給了一個新標準－
只需三步，幾分鐘，純靠自然語言和滑鼠 " 點點 " 即可。
話不多說，直接展示！
第一步：說出你的想法
我們首先可以直接用自然語言描述一下想要打造 APP 的需求，例如：
為我的團隊創建一個應用程序，可以通過一個表單提交項目審批。這個表單將接受詳細信息，並允許用戶上傳相關文件。
靜候幾秒鐘之後，這個 AI 會根據你的需求，分析總結 APP 的用例、流程和關鍵特徵等資訊。
在確認沒問題之後，我們就可以點選右下角的 " 產生 APP" 按鈕。
第二步：編輯 APP
在這個視覺化的介面中，我們可以進行編輯使用者介面、資料物件和自動化等操作。
無論是為 APP 添加新元素或新頁面，都只需要一個 " 拖曳 " 的動作－把右邊的組件拉進來。
而且所有的改變都會自動在你開發的 APP 中即時生效，可以隨時進行預覽。
第三步：準備 " 上崗 "
在完成所有的 APP 配置工作之後，我們就可以把它部署到測試環境裡進行測試。
確認無誤之後，就可以上線使用了。
而且日後要是有內容、功能上的更新，操作上也都是像上面的步驟一樣，是所見即所得的那種。
這便是亞馬遜雲端科技在深夜的紐約高峰會上正式發布的一項新功能App Studio。
亞馬遜雲端科技 AI 產品副總裁Matt Wood在現場也表示：
App Studio 是建立應用程式最快、最簡單的方式。
△亞馬遜雲端科技 AI 產品副總裁，Matt Wood
然而縱觀亞馬遜雲端科技的整場活動，App Studio 還只是新發布中的一隅。
最直觀的感受便是塞滿了生成式 AI——
應用層、模型層、算力層，層層都有新動作。
用聊天的方式來編程
在生成式AI 應用層方面，除了剛才提到的App Studio 之外，最具代表性的，便是亞馬遜雲科技面向企業和開發者推出的Amazon Q了。
而就在今天的活動上，開發者版本Amazon Q Developer也展示了它非常 AI 的一面。
例如給定一段程式碼，我們現在在 IDE 中只需點擊 "Explain"，它就能快速對程式碼做解讀。
選定特定程式碼片段，同樣是一個點擊的動作－ "Fix"，還可以對其做修正工作。
如果有對程式碼不清楚的地方，還可以用自然語言提問，Amazon Q Developer" 啪的一下 " 就可以給你答疑解惑。
除此之外，Amazon Q Developer 今天還上新了自訂（Customization）的功能。
簡單來說，就是開發者現在可以在內部函式庫、API、套件、類別和方法中找到更相關的程式碼推薦了。
例如一家金融公司的程式設計師，要編寫一個函數來計算客戶的總投資組合價值，那麼他現在僅需在註釋中描述意圖或鍵入函數名稱（如 computePortfolioValue ( customerId: String ) ）即可。
而後 Amazon Q Developer 就會從私有程式碼庫中學到的範例建議程式碼來實現這個功能，是更符合 " 本公司寶寶體質 " 的那種。
如此一來便讓生成式AI 更加貼近程式設計師們的訴求：
產生更具個人化風格的程式碼
更加理解私有文件
可以掌握內部軟體包
可以掌握內部軟體包那麼對於這個
功能的結果，程式設計師買單嗎？
Matt Wood 在現場給出了英國 BT 公司在使用 Amazon Q Developer 後的真實數據：
代碼接受率達到了37%。 
由此可見，現在程式設計這件事的門檻，已經被亞馬遜雲端科技的生成式 AI 給打下去了。
此外，Amazon Q Apps 在今天也正式可用，同樣是只需要自然語言，就可以輕鬆打造一個企業級 App。
Amazon Bedrock：更聰明，也更安全了亞馬遜雲科技的大模型能力對外輸出，主要依靠處於模型層的Amazon Bedrock。
簡單理解，Amazon Bedrock 是一個整合了多種先進 AI 大模型的平台。
只需單一 API，就可以提供包括 Claude、Mistral、Llama、Stable Diffusion、自研 Titan 系列在內的30 多個模型的能力。
目前讓大模型變得更聰明的方法之一便是檢索增強生成（RAG），此前的 Amazon Bedrock 已然是支持這個功能的。
而就在今天，亞馬遜雲科技在數據層面上做了進一步的更新——
在完成 Confluence 資料來源配置後，便可以透過選擇嵌入模型並配置所選的向量儲存來完成知識庫設定了。
但隨著資料來源的增多，安全，便自然而然地成為了一種隱患。
為此，亞馬遜雲端科技在 Amazon Bedrock 上還加了一把更安全的 " 鎖 " ——Guardrails。
具體而言，是在原先已有的四大安全措施，即被主題過濾器、內容過濾器、敏感資訊過濾器和單字過濾器的基礎上，再新添兩道" 安全栓"：
除此之外，在 Agents 方面，亞馬遜雲端科技為 Amazon Bedrock 上新了記憶保留（Memory retention）的功能。
簡單來說，這個功能可以保留 Agents 與使用者對話的摘要，提供流暢的自適應體驗。
這在複雜多步驟任務，如使用者互動和企業自動化解決方案等方面可以發揮重要的作用。
值得注意的是，每個用戶的對話歷史和上下文都安全地儲存在唯一的記憶體標識符下，並且預設保留 30 天。
除了記憶變長了，現在 Amazon Bedrock 上 Agents 的程式碼解釋能力也被增強。
這樣做的目的，同樣是更好地處理資料分析、資料視覺化、文字處理、求解方程式和最佳化問題等複雜用例。
具體到 Amazon Bedrock 上的大模型，亞馬遜雲端科技則是對 Claude 3 Haiku 增添了微調（Fine-tuning）的功能。
據了解，Anthropic 是在 Amazon Bedrock 中首發了這個功能。
在微調之後，Claude 3 Haiku 現在的 " 開啟方式 " 是這樣的：
分類準確率從 81.5% 提高到 99.6%，同時將每個查詢的 tokens 減少了 89%。
最後，在算力和能源方面，亞馬遜雲端科技也在今天的活動帶來了一個好消息：
提前七年實現 100% 再生能源目標！
總而言之，縱觀整場的發布活動，圍繞生成式 AI，亞馬遜雲科技已然是做到了 " 多快好省 "。
如何評價？
首先，是速度夠迅猛。
以Amazon Bedrock 為例，其實它從2023 年4 月發佈到現在也只有一年多的時間而已，但幾乎是保持著每1、2 個月一更新的速度：
2023 年6 月：投資1 億美元成立生成式AI 創新中心。
2023 年 7 月：宣布支援 Meta 推出的最新 Llama 2 基礎模型，並發布 7 項生成式 AI 新功能。
2023 年 9 月：宣布與 Anthropic 展開策略合作。
2023 年 11 月：推出生成式 AI 三層架構，並發佈企業級生成式 AI 助理 Amazon Q。
2024 年 2 月：Mistral AI 登陸 Amazon Bedrock。
2024 年 3 月：Claude 3 登陸 Amazon Bedrock。
2024 年 4 月：Amazon Bedrock 功能重磅升級 - 自訂模型導入，模型評估功能正式可用。
2024 年 5 月：Amazon Bedrock Studio 預覽版發布。
尤其是當主流大模型發布重大更新之際，例如 Claude 3，Amazon Bedrock 幾乎是在第一時間將其囊括了進來。
與之相呼應的，這些主流大模型玩家也是將其功能更新的首發地選在了 Amazon Bedrock，正如此次 Claude 3 Haiku 新增的微調功能。
其次，是技術夠實力。
亞馬遜雲端科技在 AIGC 時代與眾多主流大模型玩家還有些許不同的地方，就是它屬於全端型選手。
也正因如此，每一次的更新迭代是要照顧到算力層、模型層和應用層整套流程。
從這次的發布來看，亞馬遜雲端科技也是針對每一層分別做了多項功能和能力上的優化，就像拼圖一般，不斷地在擴大生成式 AI 的版圖。
根據 Matt Wood 所發表的數據顯示，在過去 18 個月裡，亞馬遜雲科技在生成式 AI 發布的功能數量，是第二、第三名加起來的 2 倍還要多。
如此數量，可以說是對技術實力的一種認證了。
最後，是市場夠認同。
這一點，同樣是從Matt Wood 公佈的一組數據中窺知一二：
96% 的AI/ML 獨角獸企業在使用亞馬遜雲科技
2024 福布斯評選的AI 50 強公司，90 % 在使用亞馬遜雲端科技
With technology, strength, speed, and market, it’s worth looking forward to what surprises Amazon Cloud Technology will bring in the AIGC era.
—End—
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