亚马逊发布了下一代SageMaker，这是一个全面的平台，涵盖数据、分析和AI。更新后的SageMaker包括用于数据探索、大数据处理、SQL分析、机器学习（ML）模型开发和生成式AI应用创建的工具。现有的SageMaker已更名为SageMaker AI，现在已集成到新平台中，并可作为专注于AI任务的独立服务使用。 此次更新的核心是SageMaker Unified Studio（预览版），它整合了各种AWS工具，为数据和AI开发创造了一个统一的环境，结合了Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue等特性。特别是，它包括用于开发生成式AI应用的Amazon Bedrock IDE和用于AI驱动工作流辅助的Amazon Q。 新SageMaker的关键特性包括： 1. **SageMaker Unified Studio**：所有数据和AI工具的集中位置。 2. **SageMaker Lakehouse**：多数据源的统一数据处理。 3. **数据和AI治理**：通过Amazon SageMaker Catalog实现安全数据协作。 4.
**数据处理**：与开源框架集成以进行分析。 5. **模型开发**：支持ML和基础模型工作流管理的工具。 6. **生成式AI应用开发**：构建可扩展生成式AI应用的工具。 7. **SQL分析**：使用Amazon Redshift进行见解分析。 用户可以在SageMaker Unified Studio中使用熟悉的AWS工具管理数据和AI任务，提供集成的SQL编辑器和视觉ETL工具以简化数据集成。还有新的Jupyter notebook用于跨服务计算和内置数据目录功能。 在模型开发方面，Studio提供全面的ML生命周期支持，包括准备、训练、部署和MLOps，并由Amazon Q Developer提供助力。 对于生成式AI，Amazon Bedrock IDE促进AI应用的创建，支持检索增强生成（RAG）等任务及AI与各种系统的集成。 要开始使用，管理员必须配置系统，包括设置AWS IAM角色、SageMaker域，以及通过SAML进行用户管理（如果需要）。设置完成后，用户可访问SageMaker Unified Studio进行项目协作和版本控制。 下一代SageMaker在特定AWS区域可用，SageMaker Unified Studio和Amazon Bedrock IDE为预览版。更多详细信息，请访问定价页面或联系支持。现有的Bedrock Studio域将支持至2025年2月。今天就尝试Amazon SageMaker，并通过AWS支持通道分享您的反馈。
亚马逊发布下一代用于人工智能和数据分析的SageMaker产品
Salesforce 对2025年“网络周”购物期间的分析显示，全球零售总额创下新高，达到了3366亿美元，比上一年增长了7%。其中，美国贡献了796亿美元，同比增长5%。报告的一个核心洞察是人工智能（AI）在零售中的影响日益扩大——AI及其驱动的代理影响了全球所有订单的20%，约合670亿美元的销售额，这些订单通过个性化推荐和先进的对话式客户服务实现。 使用Salesforce的Agentforce平台（利用AI技术）的零售商，销售增长速度比未采用该技术的企业快32%，凸显了AI在优化销售和客户互动方面的竞争优势。移动商务继续占据主导地位，成为主要购物渠道，Cyber Week期间，全球线上订单的70%来自手机购物。这一趋势反映出消费者对无缝移动体验的偏好，促使零售商优先打造移动友好的平台。 AI代理极大提升了客户服务水平，服务对话周比周增长了55%，通过自动化处理常规任务，减轻了员工负担，提高了响应效率，从而增强了客户满意度。Salesforce的发现显示，一个由技术进步和消费者行为变化迅速改变的零售格局正在形成。人工智能在营销、销售和支持中的整合，正在重塑消费者在高峰季节的互动，为零售业带来了前所未有的销售增长、个性化体验和运营效率。 报告预示着一个新时代——AI的应用正从可选变为必需，特别是在竞争激烈的市场环境中。随着移动商务占据主导地位，企业必须利用能提供即时性、定制化和便利性的技术。未采用先进AI工具的零售商，将面临被落后的风险，因为消费者越来越要求快速、直观、个性化的体验。在关键购物季节，像Agentforce这样的平台在吸引和留住客户方面已成为关键因素。 展望未来，AI的不断发展将为零售商带来更大的机遇，包括分析客户数据、预测需求、实时定制促销，以及优化物流和库存管理。这些改进有望在整个年度，超越Cyber Week，持续推动增长。 总的来说，Salesforce的2025年“网络周”报告展现了一个由AI和移动商务驱动的行业变革。创纪录的3366亿美元销售额不仅反映了消费者的积极热情，也显示了创新技术帮助零售商满足甚至超越预期的强大力量。在快速变化的零售环境中，持续投资于AI能力和“移动优先”的策略，将是实现持续成功和创新的关键。
人工智能（AI）的快速发展引发了专家们的广泛争论和担忧，尤其是关于其对人类长期影响的问题。特斯拉和 SpaceX 的CEO埃隆·马斯克以及AI研究机构“Anthropic”的CEO达里奥·阿莫迪，警示AI可能带来严重的生存风险，估计AI引发的人类灭绝的概率在10%到25%之间。这一令人担忧的评估强调了制定严格监管框架和安全措施以监控AI开发和部署的紧迫性。以远见卓识著称的马斯克一直警告无管制的AI可能带来的危害。他在认可AI带来的益处的同时，强调如果缺乏足够的监管，AI可能超出人类控制，导致灾难性后果。马斯克支持主动监管，以确保AI的发展以人类安全为首要目标。同样，阿莫迪也表达了相似的担忧，并带领“Anthropic”开发符合人类价值观的可解释性AI系统，以尽量减少自主AI行为带来的风险。他的风险评估反映了许多AI界人士对未受控制的AI增长的严重关切。 随着AI系统的快速改善，支持监管的理由也日益增强。AI已能执行一些曾被认为只有人类才能完成的任务，包括先进的自然语言处理和在复杂场景中的自主决策。虽然这些突破有望改变行业、提高生活质量，但同时也带来了前所未有的挑战，即如何确保AI安全、符合道德地运行。专家警告，如果没有适当的安全措施，AI可能被恶意利用或发展出与人类利益相悖的行为，这使得AI治理的难度更大。现代AI的复杂性使得预测所有潜在的失误或意外后果变得困难，加剧了对事故或故意滥用的担忧，也提高了AI监管的紧迫性。因此，科学界和政策制定者日益呼吁制定全面的AI法规，包含安全保险机制，推动AI设计的透明性，执行道德准则，以确保AI行为符合社会价值观。由于AI在全球范围内的发展与部署，国际合作变得尤为重要。除了监管之外，不断进行AI安全性和伦理学的研究也至关重要。学术界和组织们正集中力量构建既强大又可控的AI系统，通过验证AI行为、提高可解释性和评估伦理影响，使其符合人类目标。 关于AI风险与监管的辩论，体现了管理变革性技术同时保护人类未来的更广泛挑战。随着AI以前所未有的速度发展，兼顾创新与谨慎尤为关键。马斯克和阿莫迪等领袖的警示强调了应对这些问题的紧迫性。总之，领先专家估算的10%至25%的AI引发人类灭绝的风险，已成为亟需全球协调应对的重要议题。建立强有力的监管体系和安全措施，确保AI发展符合人类安全和价值观，显得尤为必要。忽视这些风险可能导致无法挽回的后果，因此，进行深思熟虑、多学科融合的AI治理，成为确保人类生存与福祉的关键所在。
这是赞助内容；Barchart不 endors以下提及的网站或产品。 RAD Intel不再只是一家有前景的初创企业——它已经取得了重大突破。在一家财富1000强公司对RAD Intel的技术进行了五次概念验证测试后，该公司承诺签订一份年度合同，并在第二年将合同规模扩大十倍。全球许多最大游戏、娱乐、医疗等行业的公司依赖RAD Intel的专有AI平台，该平台持续为广告支出带来3到4倍的投资回报率（ROI）。得益于这些成功，RAD Intel预计到2026年收入将翻倍，在过去四年中实现了127%的复合年增长率（CAGR）。 投资者现在有机会以每股0
谷歌DeepMind 最近推出了一款创新的人工智能系统，名为AlphaCode，标志着在人工智能和软件开发领域的一大飞跃。AlphaCode 被设计用来高效解决复杂的编程问题，其水平可与熟练的人工程序员相媲美。这一突破代表了AI能力的一个关键进步，特别是在编码和算法问题解决方面。 在最近的竞赛编程比赛中，AlphaCode 展现出了其出色的技能，不仅参与比赛，还取得了优异的排名。这些比赛提出了具有挑战性的问题，要求深层次的逻辑推理、创造力以及在严格时间限制下高效设计算法。通过在这些高水平的比赛中取得佳绩，AlphaCode 展示了其理解、处理和生成功能性代码的能力，堪比经验丰富的人类竞争者。 AlphaCode 的开发动机是为了创造支持和增强人类程序员的AI工具，而非取代他们。软件开发是一项复杂的任务，涉及在受限条件下生成代码、解决问题、优化、调试，以及理解业务需求和技术规格。AlphaCode 的成功表明，AI可以成为这些领域中有价值的助手，帮助开发者高效应对难题，更加自信地完成工作。 利用先进的机器学习技术和大量的编程问题及解决方案数据集，AlphaCode 学会了理解题意、生成候选代码，并通过测试用例进行验证。这一迭代过程类似于人类程序员探索多种思路并不断改进，直至找到精准有效的解决方案。这一自动化管理过程，彰显了自然语言理解、自动推理和代码合成方面的重大进展。 除了比赛，AlphaCode 在软件开发中的潜在影响也非常深远。开发者常常遇到不熟悉的难题或时间紧迫的情况，这限制了大量尝试和错误的空间。能够提出高效且正确的代码片段的AI，可以加快开发速度，减少错误，让开发者有更多时间专注于高层次的设计和创新。 此外，AlphaCode 的底层技术还有助于改进编程教育，通过提供个性化的帮助、解释和示例，提升编码学习的效率和普及度。它有潜力作为互动式的导师或合作伙伴，辅助初学者和有经验的程序员。 AlphaCode 的发布也引发了关于AI与编程未来合作的重要讨论。虽然功能强大，但像AlphaCode这样的AI工具目前更适合作为人类创造力和判断力的补充，而非完全替代。随着这些技术的发展，伦理考量、代码质量保障以及人类监督仍将是关键问题。 总之，Google DeepMind 所推出的AlphaCode标志着在AI驱动的编程领域取得的里程碑式成就。其解决复杂问题、达到与人类竞争水平的能力，彰显了人工智能与软件开发日益紧密的协作。随着AlphaCode及类似系统的不断演进，它们有望改变开发者应对编码挑战的方式，推动创新，简化当今数字世界中软件的创造过程。
我密切关注主动性搜索引擎优化（agentic SEO）的出现，坚信随着未来几年能力的提升，代理会对行业产生重大影响。这一转变不会是技术通过高级机器智能立即取代人才的简单过程。相反，我们应预料到大量的试错，以及线上环境运作方式的剧烈变革——类似于自动化如何彻底改变制造业。 Marie Haynes是一位备受尊敬的专家，凭借其广受欢迎的《Search News You Can Use》通讯，分享关于E-E-A-T（经验、专业性、权威性、可信性）和Google算法的见解，提供了宝贵的视角。几年前，她辞去了SEO代理机构的职位，完全投入到AI系统中，认为我们正处于一场深刻变革的开端。 在她最新的文章《炒作还是值得投资？你是否应该投资AI代理？》中，她阐述了SEO人员需要理解的这个飞速发展的领域的关键点。我邀请她在IMHO平台进一步探讨这一话题。 Marie设想AI将极大改善我们的世界，每家企业最终都会整合AI代理。你可以在IMHO上观看她的完整访谈，或继续阅读本次总结。 她表示：“我们只为在Google上出现为十个蓝色链接之一而进行优化的想法，已经一去不复返。” **尝试“Gemini Gems”** Marie建议初学者从“Gemini Gems”开始：一些小巧、可重复使用的AI提示，她相信这些会逐渐演变成主动性工作流程。例如，她的“原创性Gem”是一个500多个字的提示，详细说明她如何评估内容，并辅以真正原创内容的示例作为知识库。 她预测，很快她所有的SEO任务都可以通过主动性工作流程执行，这些流程会偶尔向她寻求建议。 **连接代理的威力** 真正的潜力在于将多个代理连接成工作流程。这可以让我们将专业知识传授给AI团队，然后在我们的监督下，让它们自动完成任务——充当“人机交互”中的“人类在环”审查。通过“下载”我们的知识到代理中，我们的能力可以成倍扩大。Marie解释说：“我不再只管理少数几个客户，而是通过我的工作流程管理百余个。” 主要的难题在于掌握提示和结构化代理的艺术，以实现所需的输出。 她展望未来的SEO不再仅仅是为了搜索引擎优化，更是作为企业与技术之间的人性化接口——培训、指导、部署AI代理。 **为什么选择Gemini而不是ChatGPT** Marie偏爱Google的Gemini，认为它具有更好的未来适应性：“我使用Gemini，不仅为了解决当前的问题，也是为了培养未来所需的技能。” 她强调Google的AI生态系统一体化，并预测Google最终将引领AI竞赛：“赢得这个游戏一直是他们的目标，所以我优先使用Gemini。” **变革伴随资金流动而来** Marie预计，主动性工作流程将在两到四年内融入日常工作，呼应Google CEO Sundar Pichai的说法。然而，真正的变革关键在于企业是否能通过这些工作流程实现盈利。 尽管在AI上投入了数万亿资金，财务回报仍然有限。她提到的研究显示，使用AI的公司中有80%到95%尚未实现盈利。 Marie将此比作SEO的早期阶段——一旦盈利变得明显，行业就会迅速扩展，出现更多新工具和关注点。她不确定这种转变是否会在12个月内发生，但觉得可能需要更长时间。 **SEO人员的当前行动建议** 快速变化和陡峭的学习曲线令人望而生畏——即使是像Marie这样全职从事AI研究的人也感到压力巨大。 她的建议是：持续学习、尝试和练习提示设计。例如，试着建立一个能完成例行任务的代理；即使只取得部分成功，也能学到宝贵的技能。 她鼓励大家坚持不懈，不要被最初的失败击退，应该探索AI的潜能，而不是一味否定。 对于开发者，她推荐“Vibe Coding”，利用Google的Anti Gravity或AI Studio等工具，无需HTML知识即可部署网站。 她还建议利用Gemini或ChatGPT进行竞争性调研，分析市场玩家的AI应用，为客户创造价值，同时提升自己技能。 **SEO的未来** Marie提到Sundar Pichai强调，AI对社会的影响可能超过火或电。虽然她坦言自己在深度涉足AI，难免带有偏见，但她认为这将带来重大社会变革。 她说：“能够理解全球变化并提炼出对客户重要内容的能力，将成为一种超级力量。”她指出，面对不断涌现的新技术，仍有许多不确定性。 她安慰那些感到迷失的人：我们并不孤单，因为我们正站在重大变革的前沿。 只要坚持，收获将是巨大的。未来，企业会越来越青睐那些能解释、实施并从AI中获利的专业人士。早期掌握这些技能的，将变得极其宝贵：“懂得如何使用AI、创造代理并从中赚钱的人，在未来会极具价值。” --- 关于Marie Haynes的完整访谈视频已在IMHO平台上线。 特别感谢Marie分享她在这一变革性话题上的深刻见解。 **附加资源：** - AI改变了搜索工作的方式 - 针对AI代理的营销是未来——研究揭示原因 - 前微软SEO先驱揭秘：AI对SEO最大的威胁不是你所想的
彼得·林顿（Peter Lington），Salesforce战争部门的区域副总裁，强调了先进技术在未来三到五年内对战争部门产生的变革性影响。他专注于数据的战略管理，利用人工智能（AI）和如MuleSoft等工具从遗留系统中提取数据，从而提升决策流程。林顿预见，代理人和军人之间的合作将会更加紧密，最初在后台领域如人力资源和物流中展开，未来还计划将这种合作扩展到操作层面。他强调，拥有干净、统一的数据对于有效利用AI至关重要，主张实施主数据管理（MDM）、API编排，并采用模块化、开源的架构（MOSA），以确保数据的无缝访问。
Sprout Social 通过拥抱先进的人工智能技术并建立战略合作伙伴关系，促进创新并提升服务水平，已稳固地确立了其在社交媒体管理行业的领导地位。公司致力于将AI驱动工具整合到其平台中，显著提高了营销活动的效率，同时降低了多样化客户的运营成本。Sprout Social 推出的主要创新包括其自主研发的AI工具，特别是AI Agent和模型上下文协议（MCP），这些工具与ChatGPT无缝集成。这些创新使得社交媒体管理更加智能化和自适应，帮助品牌在实时优化内容和互动策略的同时，提升了营销的精准度和灵活性。借助AI技术，Sprout Social 协助客户更准确、更自信地应对复杂且快速变化的社交媒体环境。 除了技术上的突破，Sprout Social 还与全球领先的客户关系管理（CRM）平台Salesforce建立了战略合作关系。此合作有效地将社交媒体互动与CRM数据融合，为企业提供一个全面、统一的客户行为视图，涵盖多个渠道。借助这种整合视角，企业不仅能够更好地了解受众，还能定制沟通策略，从而深化客户关系。 Sprout Social 的AI增强平台与Salesforce强大CRM能力的结合，彰显出行业内将社交媒体管理与深入客户洞察结合的趋势。这一融合满足了企业对集成解决方案的日益增长的需求，帮助他们改善客户体验并优化运营流程。 在数字和社交媒体仍然是客户互动的重要渠道的背景下，Sprout Social 的创新策略尤为重要。各类规模的组织都在寻找既能简化社交媒体管理，又能提供可操作洞察以支持战略决策的高级工具。随着公司不断通过AI集成和战略合作推动平台创新，Sprout Social 已具备应对不断变化客户需求、在拓展的统一客户互动市场中抓住机遇的能力。 此外，公司致力于推动AI应用于平台，体现出其注重盈利能力和可扩展性的前瞻性愿景。随着AI技术的迅速发展，Sprout Social 能够将最新突破融入用户友好、实用的工具中，赋予其竞争优势。这确保了客户在不断变化的数字环境中，始终走在趋势前沿，保持有意义的客户互动。 总的来说，Sprout Social 通过有意采用AI技术并与Salesforce建立合作，标志着社交媒体管理的重大里程碑。这些举措不仅提升了营销效果和运营效率，也帮助企业更全面地理解客户关系。随着对集成智能客户互动解决方案的需求不断增加，Sprout Social 具备扩大影响力和推动行业创新的良好条件，处在这一充满活力的领域的前沿。
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