国内首家！ 阿里云人工智能平台 PAI 通过 ITU 国际标准测评
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评，成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域，共计220余个用例的测试，并100%通过测试要求，获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
使用PAI-DSW生成节日主题AI写真
EasyPhoto 是一个Webui UI插件，用于生成AI肖像画。基于StableDiffusion + 人物定制Lora + ControlNet 的方式实现，支持低代码操作、自定义风格，内置丰富模版，让更多开发者可以灵活地开发自己的风格化的艺术照生成。 本教程基于阿里云人工智能平台PAI，低代码高效率启动EasyPhoto，实现节日氛围美图的快速生成。
DistilQwen2.5-R1发布：知识蒸馏助推小模型深度思考
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术，将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明，DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异，尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。
本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估，并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升！阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。
