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剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因
本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理，并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。
阿里云百炼产品月刊【2024年12月】
12月，阿里云百炼带来多项技术革新与服务升级。本月重点包括VL模型部分规格降价，上线多个新模型，如视觉推理模型qvq-72b-preview、多语言文本统一排序模型gte-rerank和人物视频生成模型videoretalk等。应用模块新增音视频互动、互联网搜索及意图选择等功能，极大丰富了应用场景。此外，新增Context Cache功能和batch调用支持，提升了响应速度并降低了费用。
白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
阿里云百炼产品月刊【2024年11月】
11月，阿里云百炼平台迎来一系列重大更新，包括推出QwQ、qwen-turbo、qwen-Plus等多个新模型及快照版本，强化AI推理、文本生成、视觉理解等能力。此外，还优化了模型管理、数据处理等功能，提升了用户体验。
通义灵码技术解析，打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
阿里云百炼产品月刊【2025年1月】
本月重点包括新增批量推理功能，支持非高峰时段大规模数据处理，享有5折折扣；工作流应用新增循环节点，增强了流程定义的灵活性；数据管理新增解析设置功能，支持自动识别与转换多种数据格式。此外，还推出了多个新模型，如DeepSeek系列、Wanx2.1系列等，涵盖文本生成、图像生成、视频生成等多个领域。特别是DeepSeek-V3，具有671B参数，擅长长文本、代码、数学等领域；Wanx2.1系列则在视频和图像生成方面表现出色。通义千问系列模型也在性能和功能上进行了显著提升，特别是在语义理解和多语言支持方面。此外，本月还举办了多项AI实训营活动，包括智能体创意开发赛、新春主题创作等。