Post-Training on PAI (4)：模型微调SFT、DPO、GRPO
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
图解机器学习 | 模型评估方法与准则
在AI场景下，我们同样需要定量的数值化指标，来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程，以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。
DeepSeek模型的突破：性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示，7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性，并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路，区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能，还为未来AI研究提供了新方向。
云栖实录 | GenAI 时代 AI Infra 工程技术趋势与平台演进
本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下：
演讲人：林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人
活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
强化学习:Markov决策过程(MDP)——手把手教你入门强化学习(二)
本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。
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。
图解机器学习 | GBDT模型详解
GBDT是一种迭代的决策树算法，将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
