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【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
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。
使用资源编排 ROS 轻松部署高可用架构网站——以 WordPress 为例
WordPress 是流行的开源 CMS，阿里云的资源编排服务 (ROS) 提供 IaC 功能，简化云上资源自动化部署，如创建 VPC、ECS、SLB、RDS 和弹性伸缩等。通过 ROS 模板（JSON/YAML），用户能快速部署高可用的 WordPress 环境，包括负载均衡、多可用区的 ECS 服务器集群、高可用 RDS 数据库等。模板定义了资源、参数和输出，用户在 ROS 控制台配置参数后一键部署。ROS 提升了部署效率，便于跨地域复制相同架构。
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。
联合XTuner，魔搭社区全面支持数据集的长文本训练
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
通义灵码代码搜索功能的前沿性研究论文被软件工程国际顶会 FSE 录用
阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用，该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查，主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题，点击本文查看论文详解。
Modelscope结合α-UMi：基于Modelscope的多模型协作Agent
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。