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联合XTuner，魔搭社区全面支持数据集的长文本训练
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
表格存储低成本向量检索服务助力 AI 检索
本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
拥抱Data+AI｜破解电商7大挑战，DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与效能。
拥抱Data+AI｜B站引入阿里云DMS+X，利用AI赋能运营效率10倍提升
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点，深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务，赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力，提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
现身说法，AI小白的大模型学习路径
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
巧用通义灵码，提升前端研发效率
本次分享，主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分：首先，我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识；其次，我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例；然后，我将通过实例说明，良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分，我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后，我将总结本次分享并展望未来方向。
