ZD至顶网软件频道消息:AWS认为自动化并非什么特别功能,相反AWS认为自动化是必须的。所以,像以前对待Lambda 服务器那样,现在AWS进军分析并要将其变成托管服务也就不是什么值得大惊小怪的了。
AWS首席技术官 Werner Vogels在AWS 峰会上概述了AWS关于自动化的愿景。他认为,云计算基础设施已经进入进程和函数时代,而背虚拟机和容器而去。
无服务器计算的成功是有据可查的, AWS正在集成商、框架和用例的生态系统里大展宏图。如果将自动化看作一个个请求,而不是一个功能,那就可以看出个中端倪,AWS暗地里在包括分析在内的托管服务上孤注一掷。
据悉,AWS 推出了名为“Kinesis分析”的流数据托管服务,这项服务能够使用和处理标准 SQL语句。AWS表示,企业用户不用学习编程技巧,也可以管理诸如S3 、Redshift和Elasticsearch服务之类的AWS服务。Kinesis可以在后台规划、部署和有规模地扩展资源。
目前,美国职棒大联盟高级媒体( MLB Advanced Media)和 JustGiving用上了Kinesis分析。假如Kinesis分析走的路和Lambda一样的话,其他公司也会跳上AWS的Kinesis船。
Kinesis和Lambda均可以令客户将重点放在自己想在后台运行的代码上,同时还可以达到有规模地扩展、具耐久性和可用性高的目的。
好文章,需要你的鼓励
Stripe联合创始人John Collison最近与Anthropic CEO Dario Amodei(达里奥·阿莫代)进行了一次对话。
哈工大和360研究团队联合开发了Light-IF框架,成功解决了大型语言模型在处理复杂指令时的"偷懒思维"问题。该框架通过教AI学会"预览和自检"的工作方式,显著提升了AI对多重约束条件任务的处理能力。Light-IF-32B模型在四个权威测试平台上均取得最佳成绩,超越了多个知名大型模型。研究团队已开源相关模型和代码,为AI助手的发展开辟了新方向。
GPT-5是OpenAI于2025年8月发布的新一代多模式大模型,兼具高效应答与深度推理能力,并在安全性、准确性和多语言表现上取得显著提升,尤其在医疗、内容安全与防越狱方面展现突破性进步。
T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法,让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练,避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明,AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后,在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%,为降低AI开发成本开辟了新路径。