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国产AI神器Deepseek，本地离线使用教程！
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阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“人工智能”已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今，AI不再只是“能够在围棋比赛中战胜世界冠军”的技术了，人们对于它有了更多的期许。而在AI技术原子能力和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟，如何弥补这一鸿沟，为AI技术的终端用户产生真正的价值？本文中，达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。
视频生成框架EasyAnimate正式开源！
EasyAnimate是人工智能平台PAI自主研发的DiT-based视频生成框架，它提供了完整的高清长视频生成解决方案，包括视频数据预处理、VAE训练、DiT训练、模型推理和模型评测等。可以使用EasyAnimate进行任意风格视频模型的训练和推理，还可以在预训练模型的基础上，通过少量图片的LoRA微调来改变生成视频的风格。
Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测)
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AI Native平台，跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
2024年是AI应用的元年，以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮，经历了虚拟机时代和云原生时代，正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段，推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。
9月20日，2024云栖大会上，阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布大数据AI平台全面升级，为 AI Native 应用大爆发提供坚实的平台支撑。
大模型进阶微调篇（二）：基于人类反馈的强化学习RLHF原理、优点介绍，但需要警惕LLMs的拍马屁行为
本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。
TimesFM 2.0：用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势！谷歌开源超越统计方法的预测模型
TimesFM 2.0 是谷歌研究团队开源的时间序列预测模型，支持长达2048个时间点的单变量预测，具备零样本学习能力，适用于零售、金融、交通等多个领域。
DeepSeek 开源周第二弹！DeepEP：专为 MoE 训练和推理设计的并行通信库
DeepEP 是 DeepSeek 开源的首个专为混合专家模型（MoE）训练和推理设计的通信库，支持高吞吐量、低延迟通信，优化 NVLink 和 RDMA 网络性能。
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