官方博客-第9页-阿里云开发者社区

  • 2024-07-30
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    5 大场景上手通义灵码企业知识库问答

    通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能:RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成的能力,本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。

  • 2024-05-15
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    FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践

    Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。

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  • 2025-01-16
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    现身说法,AI小白的大模型学习路径

    写这篇文章的初衷:作为一个AI小白,把我自己学习大模型的学习路径还原出来,包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料,通过一篇文章给串起来,对大模型建立起一个相对体系化的认知,才能够在扑面而来的大模型时代,看出点门道。

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  • 2025-03-21
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    AI 推理场景的痛点和解决方案

    一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。

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  • 2024-05-15
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    为大模型工程提效,基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

    本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。

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    【AAAI 2024】MuLTI:高效视频与语言理解

    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。

  • 2024-11-15
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    AI经营|多Agent择优生成商品标题

    商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素,使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一,本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材,提升商品竞争力。

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  • 2024-11-29
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    【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现

    阅读这个文章可能的收获:理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。

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