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巨人网络与阿里云签署合作备忘录,建立 “游戏 + AI”全面合作
阿里云达摩院也将为双方合作提供深度技术支持。目前国内最大、由阿里云达摩院主导维护的 AI 模型开源社区魔搭社区 ModelScope ,将结合巨人网络业务需求场景,进行 AI + 创作工具、游戏 + AI 玩法的场景挖掘,持续迭代升级模型能力,提升产品性能。
如何选择旅游路线,使得假期旅游路费最少?
旅行是许多人的热爱,但是在规划一个完美的假期时,找到最经济的路线常常是一个挑战。这里就需要引入一个著名的优化问题——旅行商问题。本文将介绍TSP的基础知识,并使用MTZ消除子环方法优化一个简单的TSP问题的示例。
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。
MindOpt不联网License,可直接在阿里云线上购买了
在很多场景里,由于智能决策运行环境不允许联网、网络不稳定、或者需要毫秒级计算决策方案需要节省联网耗时等场景,多用户反馈需要【不联网】的License。
网络流问题--仓储物流调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文通过使用MindOpt工具优化仓储物流调度问题,旨在提高物流效率并降低成本。首先,通过考虑供需匹配、运输时间与距离、车辆容量、仓库储存能力等因素构建案例场景。接着,利用数学规划方法,包括线性规划和网络流问题,来建立模型。在网络流问题中,通过定义节点(资源)和边(资源间的关系),确保流量守恒和容量限制条件下找到最优解。文中还详细介绍了MindOpt Studio云建模平台和MindOpt APL建模语言的应用,并通过实例展示了如何声明集合、参数、变量、目标函数及约束条件,并最终解析了求解结果。通过这些步骤,实现了在满足各仓库需求的同时最小化运输成本的目标。
VideoRefer:阿里达摩院开源视频对象感知与推理框架,可集成 VLLM 提升其空间和时间理解能力
VideoRefer 是浙江大学与阿里达摩学院联合推出的视频对象感知与推理技术,支持细粒度视频对象理解、复杂关系分析及多模态交互,适用于视频剪辑、教育、安防等多个领域。
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