阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,但在业务使用过程中,大多含有性能瓶颈的SQL,主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化,尝试给出相对系统性的解决方案。
本文介绍阿里云智能媒体服务IMS,围绕视频剪辑及数字人训练中的抠图需求,如何运用 绿幕抠图、实景抠图能力,实现高效、便捷的视频制作及合成体验。
AI技术迎来了“百花齐放”的春天,这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能,也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。
幻兽帕鲁最近非常火。有些小伙伴可能不喜欢跟陌生人一起玩,那么你可以搭建一个专有服务器和朋友一起联机游戏。自己搭建服务器不仅更私密,还能自定义游戏里的一些选项,比如调整工作速度倍率、经验获取倍率等。 这篇教程将引导你在几分钟内快速完成幻兽帕鲁服务器的搭建。
本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。
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。