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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。
AI经营｜多Agent择优生成商品标题
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。
探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建
本文主要介绍如何基于百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于百炼平台的能力，以官方帮助文档为参考，搭建了一个以便全天候（7x24）回应客户咨询的AI助手，介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
RAG效果优化：高质量文档解析详解
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。