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TimesFM 2.0:用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势!谷歌开源超越统计方法的预测模型
TimesFM 2.0 是谷歌研究团队开源的时间序列预测模型,支持长达2048个时间点的单变量预测,具备零样本学习能力,适用于零售、金融、交通等多个领域。
Post-Training on PAI (1):一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
Post-Training(即模型后训练)作为大模型落地的重要一环,能显著优化模型性能,适配特定领域需求。相比于 Pre-Training(即模型预训练),Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小,更易迭代,因此备受推崇。近期,我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践,旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法,欢迎大家随时交流探讨。
云上AI推理平台全掌握 (5):大模型异步推理服务
针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端,阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架,解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题,确保请求不丢失、实例不过载。
推荐系统基本概念和架构
阿里巴巴技术专家傲海为大家带来推荐系统基本概念和架构的介绍。内容包括什么是推荐系统和企业级推荐系统架构两部分。
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来自: 物联网
基于TensorFlow Lite Micro在物联网设备上玩转TinyML之离线语音唤醒
本文介绍如何基于HaaS EDU K1进行TFLite-Micro离线语音模型的部署。通过本文将学习到离线语音识别全链路开发流程。从语音数据集采集到模型训练,再到模型部署的TinyML(微型机器学习)整个生命周期。
视频生成框架EasyAnimate正式开源!
EasyAnimate是人工智能平台PAI自主研发的DiT-based视频生成框架,它提供了完整的高清长视频生成解决方案,包括视频数据预处理、VAE训练、DiT训练、模型推理和模型评测等。可以使用EasyAnimate进行任意风格视频模型的训练和推理,还可以在预训练模型的基础上,通过少量图片的LoRA微调来改变生成视频的风格。
DistilQwen-ThoughtX:变长思维链推理模型,能力超越DeepSeek蒸馏模型
阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集,其中包含200万思维链,并标注了推理冗余度(RV)和认知难度(CD)分数。基于此数据集,我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型,可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选,训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力,生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。
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