当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
通过阿里云智能媒体服务IMS完成数字人形象训练、人声克隆定制,并使用Timeline实现视频合成及创作,打造一个“声形俱佳”的数字分身。
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。
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置,分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题,解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践,介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。