AWS強調以Nova Forge功能讓客戶自治模型調整更具彈性，保有更高可靠度
AWS在去年的re:Invent大會上首度公布自製模型Nova系列，並且在後續持續擴充模型陣容，而在今年度的re:Invent 2025更一舉公布包含Nova 2 Lite、Nova 2 Pro與Nova 2 Sonic，另外也推出能以單一模型執行多模態任務的Nova 2 Omni，以及可用於瀏覽器模擬人類操作行為的Nova Act，甚至提出能讓用戶打造專屬知識模型的Nova Forge功能。
而在re:Invent 2025期間接受採訪時，亞馬遜通用人工智慧 (AGI)產品總監Eshan Bhatnagar認為，預期聚焦在模型運作性能數據表現，亞馬遜目前更重視如何藉由Nova Forge功能協助客戶建立更合乎使用的客製化模型。
Eshan Bhatnagar表示，AWS目前致力向客戶提供更完整的AI模型資源，因此在此次Amazon Bedrock擴充中，便一口氣增加18款主流使用模型，甚至也因應客戶不同需求提供亞馬遜自製模型陣容，並且依照實際需求持續更新。
對於此次提出的Nova Forge功能，Eshan Bhatnagar指出是為了解決客戶導入通用模型時，往往需要花費更多時間整合其服務專有知識、規範，讓實際建立的AI模型應用服務能更符合實際需求，並且確保不會有使用問題，但在過程中卻必須繁複檢查、排除錯誤或不應該發生情況。
讓客戶模型更符合使用需求
Nova Forge功能的優勢，在於讓客戶能透過開放式訓練方式，透過於前期預先訓練、中期訓練，甚至後期訓練都能透過特定數據調整模型運作方式，讓客戶服務所對應的專門知識能更深入整合至模型內，而非像是外掛般讓模型作為額外參考，但可能不會全面使用，結果導致模型運作出現無法預期結果。
在進一步說明中，Eshan Bhatnagar強調Nova Forge功能設計，讓模型客製化訓練變得更有彈性，客戶可以在前期、中期，甚至後期因應規則、知識等資料改變，隨時可以透過數據微調改變模型運作方式，進而讓模型執行結果更具可靠度。
另一方面，除了透過Nova Forge功能讓模型運作變得更符合預期，AWS目前也透過相關護欄 (Guardrails)機制建立執行規則，讓客戶能依照需求調整模型可控性，而非僅只是仰賴模型本身設計劃分執行界線。
至於在模型選用方面，Eshan Bhatnagar表示AWS仍是站在提供資源的角度，讓客戶能有更多選擇。因此除了讓客戶能持續使用業界最新通用模型，AWS也會持續更新Nova系列模型，但實際應用還是會看客戶選擇使用哪些合適的模型打造服務，並不會刻意主導客戶使用哪些模型。
Nova Forge功能也能用於Alexa服務微調
由於Eshan Bhatnagar先前也曾負責帶領Alexa數位助理團隊，因此筆者也趁機詢問此次提出的Nova Forge功能能否用在現行的Alexa服務，畢竟新版Alexa+原生就是建立在Nova系列模型之上。
而就Eshan Bhatnagar的回覆，則是證實開發者確實能直接以Nova Forge功能調整Alexa應用功能，無須事先調整其背後的Nova模型，因此像是目前企業導入的Alexa for Business應用項目，確實也能直接以Nova Forge功能微調運作表現。
不過，對於Nova模型原生支援中文在內超過200種語言，是否能推測Alexa+服務日後也會正式加入以中文進行互動，Eshan Bhatnagar則表示這部份主要還是會看市場需求決定後續產品規劃，目前尚未計畫在Alexa+正式提供中文互動功能。
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