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国产AI神器Deepseek，本地离线使用教程！
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云上AI推理平台全掌握 (5)：大模型异步推理服务
针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端，阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架，解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题，确保请求不丢失、实例不过载。
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。
人工智能平台PAI使用问题之Java SDK支持哪些版本
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
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。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。
相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
PAI：一站式云原生AI平台
本文是《飞天大数据产品价值解读系列》之《一站式云原生AI平台》的视频分享精华总结，主要由阿里云机器学习PAI团队的产品经理高慧玲(花名：玲汐)向大家介绍了阿里巴巴整体的AI情况以及一站式云原生的AI平台PAI，并且做了简单的DEMO演示。
序列特征在推荐算法中的应用
行为序列特征在推荐，广告等领域中有着广泛应用，最近几年涌现了很多有关行为序列的研究论文，讲解如何将行为序列应用到实际场景中。但是论文中的实际思想距离落地还有一段距离，因此本文先介绍一些论文中的序列特征的用法，然后介绍一下在大规模分布式推荐系统框架 EasyRec 中如何将序列特征快速落地，提升实际场景效果。
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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。
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