DeepSeek模型的突破：性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示，7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性，并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路，区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能，还为未来AI研究提供了新方向。
图解机器学习 | GBDT模型详解
GBDT是一种迭代的决策树算法，将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
AI 绘画工具 Stable Diffusion 本地安装使用
最近要用到 AI 绘画，所以研究了下目前市面上的 AI 绘画工具，真可谓是琳琅满目，但主流的还是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。
树先生总结了目前使用 Stable diffusion 的几种不同姿势，还没上车的朋友们快跟着我一起上车吧~
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
国内首家！ 阿里云人工智能平台 PAI 通过 ITU 国际标准测评
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评，成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域，共计220余个用例的测试，并100%通过测试要求，获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
强化学习:Markov决策过程(MDP)——手把手教你入门强化学习(二)
本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。
使用PAI-DSW生成节日主题AI写真
EasyPhoto 是一个Webui UI插件，用于生成AI肖像画。基于StableDiffusion + 人物定制Lora + ControlNet 的方式实现，支持低代码操作、自定义风格，内置丰富模版，让更多开发者可以灵活地开发自己的风格化的艺术照生成。 本教程基于阿里云人工智能平台PAI，低代码高效率启动EasyPhoto，实现节日氛围美图的快速生成。
