阿里云PAI人工智能平台介绍、优势及收费标准，手动整理
阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习与深度学习工程平台，提供数据标注、模型构建、训练、部署及推理优化等全链路服务。内置140+优化算法，支持PyTorch、TensorFlow等多种框架，具备高性能训练与推理能力，适用于自动驾驶、金融风控、智能推荐、智慧医疗等多个行业场景。PAI提供零代码开发、可视化建模、大模型一键部署等功能，助力企业快速构建AI应用。支持多种购买方式，如按量付费、预付费等，满足不同业务需求。
SiLU函数
SiLU（Sigmoid Linear Unit）函数，也称为 Swish 函数，是一种常用于深度学习中的激活函数。它是由 Google 的研究人员提出的，旨在解决 ReLU（Rectified Linear Unit）函数的一些缺点，尤其是在深度网络的训练过程中。
【笔记】激活函数SiLU和Swish
激活函数 SiLU 和 Swish 都是 深度学习 中用于神经网络中的非线性激活函数，旨在增强模型的表达能力和训练性能。实际上，SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 Swish 本质上是同一个激活函数的两种不同名称。
自注意力机制在Transformer中备受瞩目，看似‘主角’，为何FFN却在背后默默扮演关键角色？
本文三桥君深入解析Transformer模型中的前馈全连接层（FFN）机制，揭示其通过两层线性变换和ReLU激活增强模型表达能力的关键作用。文章从输入准备、结构原理到计算过程进行详细阐述，并提供PyTorch实现代码。同时探讨了FFN的优化方向及与自注意力机制的协同效应，为AI从业者提供实践建议。AI专家三桥君结合图文并茂的讲解方式，帮助读者掌握这一影响Transformer性能的核心组件。
Flow Matching生成模型：从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程，包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习，读者将掌握Flow Matching的核心原理，获得一个完整的PyTorch实现，并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。