多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。
在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
通过使用阿里云百炼平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用阿里云百炼的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。
本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
我借助通义灵码完成了 obdiag 项目的第一个 PR，成为了 obdiag 项目的 contributor，我知道通义灵码的能力还远没有发挥出来，今后继续探索，未来可期。