阿里通义千问大语言模型在人工智能教育领域的应用探索
阿里通义千问,阿里集团的大型预训练语言模型,应用于AI教育,实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC,它生成个性化内容,适应不同学生需求,优化教育资源配置,推动教育创新。在教育场景中,模型提供实时反馈,定制学习路径,促进教学质量提升。随着技术进步,AI在教育领域的应用将更加深入,但也需关注伦理与安全。
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程,涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术,实现电商场景下CTR提升58%,GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤,并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性,提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。
AI题库考试系统
本平台融合AI智能技术,打造高效课程试题库,支持PC、手机在线刷题,提供智能出题、自动解析、错题回顾、背题模式等功能,覆盖章节练习、笔记收藏、多端同步,助力学员精准提分,全面提升学习效率。
告别文字乱码!全新文生图模型Qwen-Image来咯
通义千问团队开源了Qwen-Image,一个20B参数的MMDiT模型,具备卓越的文本渲染和图像编辑能力。支持复杂中英文文本生成与自动布局,适用于多场景图像生成与编辑任务,已在魔搭社区与Hugging Face开源。
高级RAG优化手册:3招解决检索不准和查询模糊
本文深入解析RAG(检索增强生成)技术的核心优化方法,涵盖背景、架构与实践。RAG通过整合外部知识库,弥补大语言模型在实时性、准确性和专业性上的不足,广泛应用于企业场景。文章系统讲解RAG如何解决知识静态、生成幻觉与专业深度不足等问题,并剖析其离线索引与在线生成的闭环流程。此外,还介绍了高级优化策略,如查询重写、混合检索与结果重排序,助力突破RAG应用瓶颈。
AIGEO技术引领企业变革
在AI重塑信息获取的今天,63%用户直接向AI提问,企业亟需抢占AIGEO先机。依托我国“十四五”科技投入跃升,2024年研发投入超3.6万亿元,AI搜索市场爆发在即。AIGEO融合地理智能与生成式AI,助力赛事、制造、电商等行业实现流量转化与效率飞跃,构建品牌内容新优势。