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达摩院智能客服知识运营白皮书
阿里云智能客服知识运营白皮书的撰写，是在阿里云智能客服团队的统一安排下，协调包括算法工程师、开发工程师、产品设计师、AIT人工智能训练师人员等多角色，将技术理论基础和实际实践经验进行结合，形成业内首部智能客服知识运营白皮书。白皮书以阿里云智能客服系统为应用标的，面向智能客服中的知识定义、知识应用、知识梳理方法三大环节进行描述和说明，希望为智能客服领域的知识应用提供具备指导性意义的方法论。
首家！阿里云完成数据可视化服务能力评估
阿里云DataV数据可视化团队历经磨炼，走过了10年的可视化之路，在产品和服务上走出了一条属于自己的道路。
【ACL2023】基于电商多模态概念知识图谱增强的电商场景图文模型FashionKLIP
从大规模电商图文数据中自动化构建多模态概念级知识图谱的方案，随后将概念级多模态先验知识注入到VLP模型中，以实现跨模态图文样本在概念层面进一步对齐。
快速玩转 Llama2 机器学习 PAI 最佳实践（一）低代码 Lora 微调及部署
采用阿里云机器学习平台PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基于开源模型的低代码训练、布署和推理全流程，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者。
阿里云PAI-灵骏大模型训练工具Pai-Megatron-Patch正式开源！
随着深度学习大语言模型的不断发展，其模型结构和量级在快速演化，依托大模型技术的应用更是层出不穷。对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将大模型消耗的算力发挥出来，还要应对大模型的持续迭代。开发简单易用的大模型训练工具就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让开发者专注于大模型解决方案的开发，降低大模型训练加速性能优化和训练/推理全流程搭建的人力开发成本。阿里云机器学习平台PAI开源了业内较早投入业务应用的大模型训练工具Pai-Megatron-Patch，本文将详解Pai-Megatron-Patch的设计原理和应用。
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机回归模型(LinearSVR算法)项目实战
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机回归模型(LinearSVR算法)项目实战
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
本方案以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
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