Prime Video 利用生成式 AI 提升用户体验，推出个性化推荐、X-Ray 摘要、Prime Insights、Dialogue Boost 和增强视频理解等功能，以改善观看体验和内容管理。

生成式人工智能正在改变网络安全分析，成为分析人员的智能助手。它擅长处理模糊数据和深层上下文，提升威胁情报解读和日志推理能力。与传统AI结合形成混合模式，确保高精度验证。在与AI对话时，需关注数据安全和模型风险。生成式AI赋能分析师，推动网络安全的未来发展。

Nota AI与Wind River合作，将NetsPresso平台与Wind River Studio Developer集成，推动汽车和物联网等行业的边缘AI发展。此合作优化AI模型，提升设备兼容性，提供实时反馈和自动化测试，促进边缘计算向智能服务平台的转型。

AI与SQL的集成改变了数据交互方式，支持多模态数据分析。用户通过生成AI可用简单SQL查询处理结构化与非结构化数据，从而提高分析效率，简化复杂问题的解决。

基于此，我们对该现象进行了深入的理论与实验分析，并提出了相应的解决方案。解决沙漏现象的方法有多种，在此简单的从分布角度提出两种简单易行的方法：一种启发式的方法是直接移除第二层，从而消除长尾效应的影响。需要注意的是，这里首先要生成一个L层的语义ID（SID），然后再移除第二层，这与直接生成一个两层的SID不同，因为后者可能仍然存在大的路由节点。然而，当交换后给定第一个标记时，输出任务变为预测第...

基于此，我们对该现象进行了深入的理论与实验分析，并提出了相应的解决方案。解决沙漏现象的方法有多种，在此简单的从分布角度提出两种简单易行的方法：一种启发式的方法是直接移除第二层，从而消除长尾效应的影响。需要注意的是，这里首先要生成一个L层的语义ID（SID），然后再移除第二层，这与直接生成一个两层的SID不同，因为后者可能仍然存在大的路由节点。然而，当交换后给定第一个标记时，输出任务变为预测第...

该方法在选择性移除不太重要的tokens的同时，保留了最有信息量的tokens，即使在移除大量数据的情况下，也能提升模型性能。解决沙漏现象的方法有多种，在此简单的从分布角度提出两种简单易行的方法：一种启发式的方法是直接移除第二层，从而消除长尾效应的影响。需要注意的是，这里首先要生成一个L层的语义ID（SID），然后再移除第二层，这与直接生成一个两层的SID不同，因为后者可能仍然存在大的路由节...