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"小小水蜜桃电视剧",基础模型搭建了之后，企业对生成式AI的建设关键来到数据层面。近日，在亚马逊云科技“无数据不模型——生成式AI时代的数据基座”媒体沟通会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建强调了数据在生成式AI时代的关键作用。他表示，数据在生成式AI时代处于核心地位，企业要想在生成式AI时代取得成功，必须从数据做起，利用自身的数据构建具有商业价值的AI应用。陈晓建认为，企业需要构建以下3个方面的数据能力：模型微调和预训练所需的数据处理能力、利用专有数据与模型快速结合以产生独特价值的能力、有效处理新数据以助推生成式AI应用持续快速发展的能力，在被问及AIGC时代，亚马逊云科技在人工智能推理成本和训练成本上是否不像在原本的商业模式上有优势时，亚马逊云科技方面表示，还是看重客户最终要的是什么。言下之意，亚马逊云科技希望无论AIGC时代的服务成本怎么变动，自身的商业模式仍是以提供云基础设施、模型层、应用层的工具与服务为主。数据处理为何重要大量的、高质量的数据对生成式AI的重要性已经不言而喻。亚马逊云科技方面此次表示，如果每个公司都能访问相同的基础模型，那么各个公司处于同一起跑线；而能够利用自身的数据构建具有真正商业价值的生成式AI应用的公司，就赢在了起跑线上。可以说，生成式AI基础模型的局限性之一，在于无法及时拥有企业的专有数据。如果想让模型服务于企业发展，那么通过技术手段加速数据与模型的结合，就成了企业数据基座的关键之一。陈晓建进一步表示，成功的企业需要懂业务、懂用户的生成式AI应用，而这些应用的构建需要从数据做起。他举了位于美国的人工智能初创公司Perplexity的例子，其通过将传统搜索、客户数据与大型语言模型相结合，实现了快速增长。也是因此，这家公司是人工智能领域的“红人”。据悉，Perplexity正进行至少2.5亿美元的新一轮融资，估值可能达到25亿至30亿美元。而这家公司在过去四个月中刚刚进行了两笔大额融资，并且估值实现了飞跃：今年1月，Perplexity以5.4亿美元的估值筹集了近7400万美元；3月初，Perplexity以10亿美元的估值融资约6300万美元。目前来说，用企业自身的数据去差异化生成式AI应用、通过数据定制基础模型的方式主要分为三大类：检索增强生成（RAG）、微调、持续预训练。这三种方式在不同应用场景中的适用性和对数据的要求不同。亚马逊云科技的对策亚马逊云科技强调了自身在数据基座构建方面的三大核心能力：模型微调和预训练所需的数据处理能力、利用专有数据与模型快速结合以产生独特价值的能力，以及有效处理新数据以助推生成式AI应用持续快速发展的能力。在数据存储方面，亚马逊云科技提供的AmazonS3服务可以满足用户在微调和预训练基础模型时对数据存储的严格要求。同时，文件存储服务的亚毫秒级延迟和高吞吐性能，将进一步加快模型优化速度。数据清洗和治理方面，亚马逊云科技通过AmazonEMRServerless和AmazonGlue等服务，帮助企业高效完成数据清理、去重和分词等操作，使企业能够专注于AI业务创新。此外，亚马逊云科技还着重强调了其在向量搜索和无服务器架构方面的创新。其中，检索增强生成（RAG）技术被普遍认为是实现数据与模型结合的主要途径之一。RAG通过将数据转换为向量并存储到向量数据库中，从而将语义的关联性转化为向量间的数学距离问题，以实现内容的关联性计算。向量搜索与数据存储的结合可以带来多方面的好处，包括更高效和更精确的检索能力、处理和索引大规模的数据等。目前来说，结合向量搜索和数据存储的优势，可以构建出强大的信息检索系统，满足现代应用对于速度、准确性、可靠性和智能化的需求。但这同时也带来一部分成本问题，比如需要更多的存储空间。对此，陈晓建告诉《每日经济新闻》记者，存储上确实会让成本有所增加，但能够在整个数据内容检索时取得更好的效果。亚马逊云科技同时表示，自身已在8种数据存储中添加了向量搜索功能。客户还可以通过AmazonMemoryDB内存数据库，降低生成式AI应用的模型调用成本和响应延迟。从亚马逊云科技对生成式AI时代数据基座的看重，可以看到数据处理的重要性以及企业在这一领域面临的挑战与机遇。对于亚马逊云科技来说，为AIGC时代的企业提供更全面的服务也是机遇与挑战并存。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

"小小水蜜桃电视剧",　　[文/观察者网王世纯]我国在酒泉卫星发射中心成功发射的可重复使用试验航天器，在轨飞行276天后，于2023年5月8日成功返回预定着陆场。这架“过于先进，无法展示”的神秘飞行器引发了美国有关机构的关注。　　据TheDrive网站“战区”栏目5月10日--**--　　[文/观察者网王世纯]我国在酒泉卫星发射中心成功发射的可重复使用试验航天器，在轨飞行276天后，于2023年5月8日成功返回预定着陆场。这架“过于先进，无法展示”的神秘飞行器引发了美国有关机构的关注。　　据TheDrive网站“战区”栏目5月10日报道，私营太空服务公司LeoLabs表示，其数据显示，中国一架可重复使用试验航天器在最近长达276天的轨道飞行中展示了良好的太空机动性能，该航天器在轨期间多次与一个单独的轨道物体对接或以其他方式捕获一个物体。具有这种能力的高机动性太空飞行器可用于检索或以其他方式与己方航天器进行互动，或监视，破坏和直接攻击对手的天基资产。LeoLabs发布的所谓“轨道接近图”和我国复用航天器设想图图源：战区　　LeoLabs5月9日在推特上发帖称：“自2022年8月4日发射以来，我们观察到多次提高飞航天器轨道高度的大型演习，以及重复部署、编队飞行和卫星物体J（NORADID54218）的对接的有关动作。我们已经确定，测试航天器2（指可重复使用试验航天器）具有推进能力，并与目标J进行了近距离操作，包括至少两次或可能三次捕获/对接操作。”　　“J物体”是美国军方给2022年8月4日在在酒泉卫星发射中心和可重复使用试验航天器一起发射入柜的航天器起的代号。美国-加拿大北美航空航天防御司令部（NORAD）在该物体出现后也为其分配了识别号码54218，有关该物体的信息可以在美国政府运营的网站Space-Track.org上的公共数据库中查询。　　值得一提的是，有趣的是，J/54218似乎直到发射两个月后才被添加到Space-Track.org的数据库中。在2022年8月4日发射后，与可重复使用试验航天器相关的其他8个物体（从A到H）被美国政府标记。根据美国军方和北美防空司令部的说法，物体A是太空飞行器本身，物体B是火箭助推器，物体C到物体H是发射后的碎片。　　“战区”栏目称，虽然目前还不清楚J号物体是什么，以及中国可重复使用的太空飞行器用它做了什么，但如果LeoLabs的数据是准确的，它将指出后者具有重要的机动能力，可以主动接近轨道上的其他物体并与之“互动”。　　对于“中国航天器到底是什么”，“战区”栏目称，中国的航天器往往认为类似于美国太空部队的两架X-37B小型航天飞机，两者有许多相同能力。X-37b被认为具有极高的轨道机动性，并且至少可以从中央舱部署有效载荷，或者从附加到其机身后部的辅助载荷舱在轨道部署载荷。多年来，关于X-37B潜在的太空军事能力一直有很多猜测，现在它由一个负责执行“轨道战”的单位控制。　　空间中一个物体接近另一个物体并与之建立物理联系的能力有许多相对无害的军事和商业和民用上的应用应用。在轨检查、加油和服务都是美国军方和美国国家航空航天局（NASA）以及其他许多国家感兴趣的能力，这些能力可以帮助确保各种天基服务在和平时期和未来高端冲突期间不间断地运行。　　“战区”栏目评论称，从军事角度来看，能够快速评估卫星的损坏情况，并一定程度上修复卫星然后恢复运行，这在大规模的战争中是至关重要的。而美国军方严重依赖天基资产来提供早期预警、情报收集、导航和武器制导、通信和数据共享以及其他支持。　　然而，一种能够非常接近轨道上其他物体并与它们进行物理互动的太空飞行器，本质上就有能力充当武器。长期以来，人们一直担心所谓的“卫星杀手”可能会对太空中的其他物体发动各种不同类型的攻击。　　中国可重复使用空间飞行器上的对接或捕获能力可能表明，该航天器可能有机器人手臂或其他可用于试图破坏或摧毁敌方卫星的突出物的存在。太空飞行器可以配备其他种类的进攻能力，包括电子战系统或发射某种投射物的能力。　　俄罗斯过去已经展示了许多在轨反卫星能力，战区称据信中国也对这种轨道反微信跟那个你感兴趣。去年，中国实践21号卫星（SJ-21）靠近北斗导航系统的一颗卫星，抓住它，并将其拖入所谓的“墓地轨道”，展示了另一种可用于压制对手天基系统的能力。　　“战区”栏目还援引最近网上出现的一份泄露的CIA文件显示，中国政府不仅对消灭敌对卫星的能力感兴趣，而且对积极劫持敌对卫星的能力也很感兴趣。　　今年3月，美国太空部队负责人、太空作战部长对参议院军事委员会的一个小组委员会成员说，中国“很可能在追求能够摧毁地球同步轨道卫星的反卫星系统”。“他们正在测试可以武器化的在轨卫星系统，就像他们已经展示的那样。”　　在文章最后“战区”栏目强调，在未来任何高端冲突中，太空都很可能成为战场，比如美国和中国之间的冲突。无论如何，LeoLabs公司的数据为中国反卫星能力不断增强的能力提供了新的证据。　　针对外媒炒作的太空军事化问题，我外交部，国防部有过多次回应。外交部发言人赵立坚19日表示，美方应采取负责任的外空行为，停止推进外空军事化武器化进程，切实承担起维护外空和平与安全的应有责任。关键字:

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作者：夷米林

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