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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。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践：更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。
大模型推理优化实践：KV cache复用与投机采样
在本文中，我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略：多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现，并分享一些实现时的关键技巧。
通义千问API：找出两篇文章的不同
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
通义千问API：让大模型写代码和跑代码
基于前面三章的铺垫，本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具，还要实现让大模型能查询天气情况，最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
深入浅出LangChain与智能Agent：构建下一代AI助手
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
通义灵码保姆级教程：从数据读取、清洗、结合大模型分析、可视化、生成报告全链路
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程，涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写，无需编程基础，轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。