<p>在宣佈 Nova Forge 這一為定製 Nova AI 模型提供培訓的服務後，亞馬遜網絡服務（AWS）又宣佈了更多工具，幫助企業客户創建自己的前沿模型。</p>
<p>AWS 在週三的 AWS re:Invent 大會上宣佈了 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 的新功能。這些新功能旨在使開發者更容易構建和微調定製的大型語言模型（LLMs）。</p>
<p>根據 AWS AI 平台總經理 Ankur Mehrotra 在接受 TechCrunch 採訪時的説法，雲服務提供商在 SageMaker 中引入了無服務器模型定製，這使得開發者可以在不考慮計算資源或基礎設施的情況下開始構建模型。</p>
<p>為了訪問這些無服務器模型構建功能，開發者可以選擇自助式的點擊路徑或由代理引導的體驗，在這種體驗中，他們可以使用自然語言提示 SageMaker。代理引導功能正在預覽中推出。</p>
<p>“如果你是醫療保健客户，想要一個能夠更好理解某些醫學術語的模型，你只需指向 SageMaker AI，如果你有標記數據，然後選擇技術，SageMaker 就會開始工作，並對模型進行微調，” Mehrotra 説。</p>
<p>該功能可用於定製亞馬遜自己的 Nova 模型和某些開源模型（那些具有公開可用模型權重的模型），包括 DeepSeek 和 Meta 的 Llama。</p>
<p>AWS 還在 Bedrock 中推出了強化微調功能，允許開發者選擇獎勵函數或預設工作流程，Bedrock 將自動從頭到尾運行模型定製過程。</p>
<p>Techcrunch 事件</p>
<p>舊金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>前沿 LLMs——即最先進的 AI 模型——和模型定製似乎是 AWS 在今年會議上的重點領域。</p>
<p>在 AWS 首席執行官 Matt Garman 週二的主題演講中，AWS 宣佈了 Nova Forge，這是一項為企業客户定製 Nova 模型的服務，年費為 100,000 美元。</p>
<p>“我們的許多客户在問，‘如果我的競爭對手也能訪問相同的模型，我該如何區分自己？’” Mehrotra 説。“‘我如何構建獨特的解決方案，使其優化我的品牌、我的數據、我的用例，並且如何區分自己？’ 我們發現，解決這個問題的關鍵在於能夠創建定製模型。”</p>
<p>AWS 還未在其 AI 模型中獲得顯著的用户基礎。Menlo Ventures 在 7 月的調查發現，企業更傾向於使用 Anthropic、OpenAI 和 Gemini，而非其他模型。然而，定製和微調這些 LLMs 的能力可能會開始為 AWS 帶來競爭優勢。</p>
<p>請在此關注 TechCrunch 對年度企業科技活動的所有報道，並查看您可能錯過的所有公告。</p>

亞馬遜

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<p>AWS 在其 re:Invent 大會上宣佈了新工具，以簡化企業客户自定義大型語言模型（LLMs）的創建。Amazon Bedrock 和 SageMaker AI 的新功能包括無服務器模型定製和強化微調。這些工具旨在幫助開發者構建和微調模型，而無需擔心基礎設施，從而在 AI 模型定製方面提供競爭優勢</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>在宣佈 Nova Forge 這一為定製 Nova AI 模型提供培訓的服務後，亞馬遜網絡服務（AWS）又宣佈了更多工具，幫助企業客户創建自己的前沿模型。</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 在週三的 AWS re:Invent 大會上宣佈了 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 的新功能。這些新功能旨在使開發者更容易構建和微調定製的大型語言模型（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>根據 AWS AI 平台總經理 Ankur Mehrotra 在接受 TechCrunch 採訪時的説法，雲服務提供商在 SageMaker 中引入了無服務器模型定製，這使得開發者可以在不考慮計算資源或基礎設施的情況下開始構建模型。</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>為了訪問這些無服務器模型構建功能，開發者可以選擇自助式的點擊路徑或由代理引導的體驗，在這種體驗中，他們可以使用自然語言提示 SageMaker。代理引導功能正在預覽中推出。</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>“如果你是醫療保健客户，想要一個能夠更好理解某些醫學術語的模型，你只需指向 SageMaker AI，如果你有標記數據，然後選擇技術，SageMaker 就會開始工作，並對模型進行微調，” Mehrotra 説。</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>該功能可用於定製亞馬遜自己的 Nova 模型和某些開源模型（那些具有公開可用模型權重的模型），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 還在 Bedrock 中推出了強化微調功能，允許開發者選擇獎勵函數或預設工作流程，Bedrock 將自動從頭到尾運行模型定製過程。</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>舊金山 |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——即最先進的 AI 模型——和模型定製似乎是 AWS 在今年會議上的重點領域。</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 首席執行官 Matt Garman 週二的主題演講中，AWS 宣佈了 Nova Forge，這是一項為企業客户定製 Nova 模型的服務，年費為 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>“我們的許多客户在問，‘如果我的競爭對手也能訪問相同的模型，我該如何區分自己？’” Mehrotra 説。“‘我如何構建獨特的解決方案，使其優化我的品牌、我的數據、我的用例，並且如何區分自己？’ 我們發現，解決這個問題的關鍵在於能夠創建定製模型。”</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 還未在其 AI 模型中獲得顯著的用户基礎。Menlo Ventures 在 7 月的調查發現，企業更傾向於使用 Anthropic、OpenAI 和 Gemini，而非其他模型。然而，定製和微調這些 LLMs 的能力可能會開始為 AWS 帶來競爭優勢。</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>請在此關注 TechCrunch 對年度企業科技活動的所有報道，並查看您可能錯過的所有公告。</p>
</div>

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

- AWS 在 re:Invent 大會上推出了新的 AI 工具，支持企業客户創建自定義模型。  
- 新功能包括無服務器模型定製和強化微調，簡化開發過程。  
- 儘管 AWS 的 AI 模型用户基礎尚小，但定製能力可能帶來競爭優勢。

AWS 加大對定製大型語言模型的投入，推出旨在簡化模型創建的功能