官方博客-第11页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-04
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    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

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  • 2024-09-04
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    用Prompt技巧激发无限创意

    本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。

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  • 2025-06-16
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    告别‘人海战术’!基于EvalScope 的文生图模型智能评测新方案

    生成式模型在文本生成图片等领域的快速发展,为社区带来了日新月异的诸多文生图模型。

  • 2025-06-27
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    如何用通义灵码实现文本分析:以《红楼梦》人物出场统计为例

    我们将分析一部红楼梦中关键角色出场次数前10位有哪些,并生成一个饼图。

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  • 2023-09-15
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    Hologres RoaringBitmap实践,千亿级画像数据秒级分析

    本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践,实现更快更准的画像分析。

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  • 2024-05-15
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    从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

    本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。

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  • 2024-11-07
    1587

    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。

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  • 2024-11-29
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    【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现

    阅读这个文章可能的收获:理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。

  • 2025-06-24
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    通义灵码用户说 | 编程智能体+MCP加持,秒查附近蜜雪冰城

    通义灵码现已全面支持Qwen3,新增智能体模式,具备自主决策、环境感知、工具使用等能力,可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换,结合MCP工具与记忆功能,提升开发效率。AI IDE重构编程流程,让开发更智能高效。

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