西门子和AWS正在将Amazon Bedrock与Mendix整合,让企业能够更轻松地构建和扩展生成式AI应用程序。Amazon Bedrock是一项可以通过单一API选择领先AI公司的基础模型的服务,而Mendix是西门子Xcelerator产品组合的一部分。
西门子首席执行官Roland Busch表示:“通过将亚马逊Bedrock集成到我们的低代码平台,我们正在实现生成式人工智能技术的民主化,让每个人都有能力创建客户所需的应用,从而提高竞争力、复原力和可持续性。”
这一组合将使客户能够选择最适合其特定用例的生成式人工智能模型,并快速、安全地将该模型集成到应用程序中。
以前,如果开发人员想要集生成式AI模型,他们必须获得访问凭证并编写专门的功能代码。有了 Mendix-Amazon Bedrock集成,现在只需点击几下即可完成。
团队无需专门的编程知识就能创建智能的行业应用,用户可以通过图形界面和简单的拖放命令轻松地与信息交互。
这使得Mendix客户能够应用生成式AI来提高员工的工作效率。例如,使用生成式AI,工厂工人可以更快地找到机器文档,无需手动搜索数据库、手册和记录,即可生成相关的可视化信息。
生产工程师还可以利用生成式AI提出机器调整建议以提高产量,并获得有关设备调整、维护甚至备件的建议,从而最大限度地提高工厂的生产率。
客户无需建立自己的人工智能基础设施,就能以最高的安全性和隐私性利用公司数据的力量,并保持对数据的完全控制。
生成式AI技术可为应用程序提供功能,例如总结和分析冗长的技术或法律文件、将内容翻译成不同语言或识别图像等。
金融企业可以在其软件中集成自动欺诈检测功能,而汽车工厂的工人则可以利用人工智能分析生产线上数百万个数据点,从而提高质量。
用户可以访问亚马逊Bedrock上的各种基础模型,轻松选择最适合其特定任务的模型,只需点击几下即可将进行集成。
好文章,需要你的鼓励
文章详细介绍了Character.AI这款主要面向娱乐、角色扮演和互动叙事的AI聊天工具的原理、用户群体、特色功能以及面临的法律与伦理争议,同时揭示了其新推出的视频和游戏互动体验。
上海人工智能实验室研究团队开发了MMSI-Bench,这是首个专注于多图像空间智能评估的全面基准。研究人员花费300多小时,从12万张图像中精心构建了1000道问题,涵盖了位置关系、属性和运动等多种空间推理任务。评测结果显示,即使最先进的AI模型也仅达到41%的准确率,远低于人类的97%,揭示了AI空间认知能力的重大缺陷。研究还识别了四类主要错误:物体识别错误、场景重建错误、情境转换错误和空间逻辑错误,为未来改进提供了明确方向。
思科报告指出,自主型人工智能未来三年内有望承担高达68%的客户服务任务,通过个性化与前瞻性支持提升效率与节省成本,但用户仍重视人与人之间的互动和健全的治理机制。
卡内基梅隆大学研究团队开发了ViGoRL系统,通过视觉定位强化学习显著提升AI的视觉推理能力。该方法让模型将每个推理步骤明确锚定到图像的特定坐标,模拟人类注视点转移的认知过程。与传统方法相比,ViGoRL在SAT-2、BLINK等多项视觉理解基准上取得显著提升,并能动态放大关注区域进行细节分析。这种定位推理不仅提高了准确性,还增强了模型解释性,为更透明的AI视觉系统铺平道路。