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Pai-Megatron-Patch：围绕Megatron-Core打造大模型训练加速生态
Pai-Megatron-Patch（https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch）是阿里云人工智能平台PAI研发的围绕Nvidia MegatronLM的大模型开发配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，完成大模型（LLM）相关的高效分布式训练，有监督指令微调，下游任务评估等大模型开发链路。最近一年来，我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能，围绕Megatron-Core（以下简称MCore）进一步打造大模型训练加速技术生态，推出更多的的训练加速、显存优化特性。
深度解读AI在数字档案馆中的创新应用：高效识别与智能档案管理
基于OCR技术的纸质档案电子化方案，通过先进的AI能力平台，实现手写、打印、复古文档等多格式高效识别与智能归档。该方案大幅提升了档案管理效率，确保数据安全与隐私，为档案馆提供全面、智能化的电子化管理解决方案。
[python 技巧] 快速掌握Streamlit: python快速原型开发工具
本文旨在快速上手python的streamlit库,包括安装，输入数据，绘制图表，基础控件，进度条，免费部署。
Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
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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。
【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升！阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。
「开源人说」| 大数据王峰——云原生时代，做不忘初心开源牧码人
王峰
阿里巴巴开源委员会大数据AI领域副主席
阿里云开源大数据平台负责人
Flink中文社区发起人
【EMNLP 2023】面向垂直领域的知识预训练语言模型
近日，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性，发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏，局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点，将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点，我们利用对比学习构造图结构不同难度的正负样本来进一步加强语义稀疏的问题。
Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析
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