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。
本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源,并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型,根据任何图片生成一个小短视频。
这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例,介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力,以官方帮助文档为指定知识库,搭建了问答服务,支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。
在复杂中后台设计中,为解决配置变更影响多场景问题,提出结合正向和逆向信息架构,采用原子化任务,动态组合任务,降低用户和开发成本,优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作,通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库,开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务,加速技术落地和应用创新。