<p>在宣布 Nova Forge 这一为定制 Nova AI 模型提供培训的服务后，亚马逊网络服务（AWS）又宣布了更多工具，帮助企业客户创建自己的前沿模型。</p>
<p>AWS 在周三的 AWS re:Invent 大会上宣布了 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 的新功能。这些新功能旨在使开发者更容易构建和微调定制的大型语言模型（LLMs）。</p>
<p>根据 AWS AI 平台总经理 Ankur Mehrotra 在接受 TechCrunch 采访时的说法，云服务提供商在 SageMaker 中引入了无服务器模型定制，这使得开发者可以在不考虑计算资源或基础设施的情况下开始构建模型。</p>
<p>为了访问这些无服务器模型构建功能，开发者可以选择自助式的点击路径或由代理引导的体验，在这种体验中，他们可以使用自然语言提示 SageMaker。代理引导功能正在预览中推出。</p>
<p>“如果你是医疗保健客户，想要一个能够更好理解某些医学术语的模型，你只需指向 SageMaker AI，如果你有标记数据，然后选择技术，SageMaker 就会开始工作，并对模型进行微调，” Mehrotra 说。</p>
<p>该功能可用于定制亚马逊自己的 Nova 模型和某些开源模型（那些具有公开可用模型权重的模型），包括 DeepSeek 和 Meta 的 Llama。</p>
<p>AWS 还在 Bedrock 中推出了强化微调功能，允许开发者选择奖励函数或预设工作流程，Bedrock 将自动从头到尾运行模型定制过程。</p>
<p>Techcrunch 事件</p>
<p>旧金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>前沿 LLMs——即最先进的 AI 模型——和模型定制似乎是 AWS 在今年会议上的重点领域。</p>
<p>在 AWS 首席执行官 Matt Garman 周二的主题演讲中，AWS 宣布了 Nova Forge，这是一项为企业客户定制 Nova 模型的服务，年费为 100,000 美元。</p>
<p>“我们的许多客户在问，‘如果我的竞争对手也能访问相同的模型，我该如何区分自己？’” Mehrotra 说。“‘我如何构建独特的解决方案，使其优化我的品牌、我的数据、我的用例，并且如何区分自己？’ 我们发现，解决这个问题的关键在于能够创建定制模型。”</p>
<p>AWS 还未在其 AI 模型中获得显著的用户基础。Menlo Ventures 在 7 月的调查发现，企业更倾向于使用 Anthropic、OpenAI 和 Gemini，而非其他模型。然而，定制和微调这些 LLMs 的能力可能会开始为 AWS 带来竞争优势。</p>
<p>请在此关注 TechCrunch 对年度企业科技活动的所有报道，并查看您可能错过的所有公告。</p>

亚马逊

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<p>AWS 在其 re:Invent 大会上宣布了新工具，以简化企业客户自定义大型语言模型（LLMs）的创建。Amazon Bedrock 和 SageMaker AI 的新功能包括无服务器模型定制和强化微调。这些工具旨在帮助开发者构建和微调模型，而无需担心基础设施，从而在 AI 模型定制方面提供竞争优势</p>

<p>Right on the heels of announcing Nova Forge, a service to train custom Nova AI models, Amazon Web Services (AWS) announced more tools for enterprise customers to create their own frontier models.</p>
<div class="lb-trans"><p>在宣布 Nova Forge 这一为定制 Nova AI 模型提供培训的服务后，亚马逊网络服务（AWS）又宣布了更多工具，帮助企业客户创建自己的前沿模型。</p>
</div><p>AWS announced new capabilities in Amazon Bedrock and Amazon SageMaker AI at its AWS re:Invent conference on Wednesday. These new capabilities are designed to make building and fine-tuning custom large language models (LLMs) easier for developers.</p>
<div class="lb-trans"><p>AWS 在周三的 AWS re:Invent 大会上宣布了 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 的新功能。这些新功能旨在使开发者更容易构建和微调定制的大型语言模型（LLMs）。</p>
</div><p>The cloud provider is introducing serverless model customization in SageMaker, which allows developers to start building a model without needing to think about compute resources or infrastructure, according to Ankur Mehrotra, general manager of AI platforms at AWS, in an interview with TechCrunch.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 AWS AI 平台总经理 Ankur Mehrotra 在接受 TechCrunch 采访时的说法，云服务提供商在 SageMaker 中引入了无服务器模型定制，这使得开发者可以在不考虑计算资源或基础设施的情况下开始构建模型。</p>
</div><p>To access these serverless model-building capabilities, developers can either follow a self-guided point-and-click path or an agent-led experience where they can prompt SageMaker using natural language. The agent-led feature is launching in preview.</p>
<div class="lb-trans"><p>为了访问这些无服务器模型构建功能，开发者可以选择自助式的点击路径或由代理引导的体验，在这种体验中，他们可以使用自然语言提示 SageMaker。代理引导功能正在预览中推出。</p>
</div><p>“If you’re a healthcare customer and you wanted a model to be able to understand certain medical terminology better, you can simply point SageMaker AI, if you have labeled data, then select the technique and then off SageMaker goes, and [it] fine tunes the model,” Mehrotra said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“如果你是医疗保健客户，想要一个能够更好理解某些医学术语的模型，你只需指向 SageMaker AI，如果你有标记数据，然后选择技术，SageMaker 就会开始工作，并对模型进行微调，” Mehrotra 说。</p>
</div><p>This capability is available for customizing Amazon’s own Nova models and certain open source models (those with publicly available model weights), including DeepSeek and Meta’s Llama.</p>
<div class="lb-trans"><p>该功能可用于定制亚马逊自己的 Nova 模型和某些开源模型（那些具有公开可用模型权重的模型），包括 DeepSeek 和 Meta 的 Llama。</p>
</div><p>AWS is also launching Reinforcement Fine-Tuning in Bedrock that allows developers to choose either a reward function or a pre-set workflow, and Bedrock will run a model customization process automatically from start to finish.</p>
<div class="lb-trans"><p>AWS 还在 Bedrock 中推出了强化微调功能，允许开发者选择奖励函数或预设工作流程，Bedrock 将自动从头到尾运行模型定制过程。</p>
</div><p>Techcrunch event</p>
<div class="lb-trans"><p>Techcrunch 事件</p>
</div><p>San Francisco|October 13-15, 2026</p>
<div class="lb-trans"><p>旧金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
</div><p>Frontier LLMs — meaning the most advanced AI models — and model customization appear to be an area of focus for AWS at this year’s conference.</p>
<div class="lb-trans"><p>前沿 LLMs——即最先进的 AI 模型——和模型定制似乎是 AWS 在今年会议上的重点领域。</p>
</div><p>AWS announced Nova Forge, a service where AWS will build custom Nova models for its enterprise customers for $100,000 a year, during AWS CEO Matt Garman’s keynote on Tuesday.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 AWS 首席执行官 Matt Garman 周二的主题演讲中，AWS 宣布了 Nova Forge，这是一项为企业客户定制 Nova 模型的服务，年费为 100,000 美元。</p>
</div><p>“A lot of our customers are asking, ‘If my competitor has access to the same model, how do I differentiate myself?’” Mehrotra said. “‘How do I build unique solutions that are optimized, that optimize my brand, for my data, for my use case, and how do I differentiate myself?’ What we’ve found is that, the key to solving that problem is being able to create customized models.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们的许多客户在问，‘如果我的竞争对手也能访问相同的模型，我该如何区分自己？’” Mehrotra 说。“‘我如何构建独特的解决方案，使其优化我的品牌、我的数据、我的用例，并且如何区分自己？’ 我们发现，解决这个问题的关键在于能够创建定制模型。”</p>
</div><p>AWS has yet to gain a substantial user base for its AI models. A July survey from Menlo Ventures found that enterprises greatly prefer Anthropic, OpenAI, and Gemini to other models. However, the ability to customize and fine-tune these LLMs could start to give AWS a competitive advantage.</p>
<div class="lb-trans"><p>AWS 还未在其 AI 模型中获得显著的用户基础。Menlo Ventures 在 7 月的调查发现，企业更倾向于使用 Anthropic、OpenAI 和 Gemini，而非其他模型。然而，定制和微调这些 LLMs 的能力可能会开始为 AWS 带来竞争优势。</p>
</div><p>Follow along with all of TechCrunch’s coverage of the annual enterprise tech event here, and see all the announcements you may have missed thus far here.</p>
<div class="lb-trans"><p>请在此关注 TechCrunch 对年度企业科技活动的所有报道，并查看您可能错过的所有公告。</p>
</div>

AWS doubles down on custom LLMs with features meant to simplify model creation

- AWS 在 re:Invent 大会上推出了新的 AI 工具，支持企业客户创建自定义模型。  
- 新功能包括无服务器模型定制和强化微调，简化开发过程。  
- 尽管 AWS 的 AI 模型用户基础尚小，但定制能力可能带来竞争优势。

AWS 加大对定制大型语言模型的投入，推出旨在简化模型创建的功能