人工智能平台PAI

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。

本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源，拥有卓越的代码和 Agent 能力，在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。

阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架，创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制，实现思维链与模型能力的精准匹配，发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放，配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。

人工智能 (AI) 的发展历程从20世纪50年代起步，历经初始探索、早期发展、专家系统兴起、机器学习崛起直至深度学习革命。1950年图灵测试提出，1956年达特茅斯会议标志着AI研究开端。60-70年代AI虽取得初步成果但仍遭遇困境。80年代专家系统如MYCIN展现AI应用潜力。90年代机器学习突飞猛进，1997年深蓝战胜国际象棋冠军。21世纪以来，深度学习技术革新了AI，在图像、语音识别等领域取得重大成就。尽管AI已广泛应用，但仍面临数据隐私、伦理等挑战。未来AI将加强人机协作、增强学习与情感智能，并在医疗、教育等领域发挥更大作用。

EasyAnimate是人工智能平台PAI自主研发的DiT-based视频生成框架，它提供了完整的高清长视频生成解决方案，包括视频数据预处理、VAE训练、DiT训练、模型推理和模型评测等。可以使用EasyAnimate进行任意风格视频模型的训练和推理，还可以在预训练模型的基础上，通过少量图片的LoRA微调来改变生成视频的风格。

wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。

在数字化时代，企业需专业网站拓展市场，网站源码建站因高性价比、强灵活性成中小企业首选，比定制开发成本低、比模板建站自由。选源码要明确需求、看质量售后与 SEO 扩展性，下载用官方渠道，经准备服务器域名、安装设置可上线，助企业低成本建高自由度安全网站。

【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点：从SARSA轨迹、在线/离线数据来源，到同策略与异策略差异，深入解析PPO、DPO、GRPO等主流算法原理与优化技巧，助你系统掌握RLHF、奖励模型设计及训练稳定性方案，轻松应对大模型面试高频难题，快速提升实战能力，offer拿到手软！

2025年数字人已成商业基础设施，市场规模突破480亿。本文亲测来灵数字人、腾讯智影、百度曦灵、小冰、Synthesia五大平台，从客服、直播、内容生产三大场景出发，揭示选型关键：不看功能多全，而看是否适配业务。真正赢家，是选对场景、匹配流程、坚持12个月以上投入的企业。

DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术，将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明，DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异，尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估，并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。

本文开启“手把手教你入门强化学习”专栏，介绍强化学习基础概念及实践。强化学习通过智能体与环境交互，学习最优策略以最大化累积奖励，适用于复杂动态决策问题。文章讲解智能体、环境等核心概念，并使用Gym库进行案例实操，如CartPole和MountainCar环境的代码实现。最后预告下期将深入马尔科夫决策过程（MDP）。适合初学者系统了解强化学习并动手实践。创作不易，欢迎关注、点赞与收藏！

阿里云人工智能平台（PAI）自研开源的视频生成项目EasyAnimate正式发布v3版本

Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析

AI数字人融合语音识别、自然语言处理与3D建模等技术，正加速应用于金融、教育、医疗等领域。依托大模型与多模态交互，实现拟人化智能服务。世优科技推出“波塔AI数字人”，支持定制化形象与实时交互，助力政企数字化升级。行业快速发展的同时，也面临隐私、伦理与标准化挑战，需多方协同推进。

本文介绍新手用 PageAdmin CMS 搭建企业官网的核心流程：先准备阿里云资源（域名注册备案、2 核 4G 入门级 ECS、LNMP/LAMP 环境）及下载该 CMS；再分 3 步搭建（部署程序到 ECS、配置数据库完成安装、选模板填内容 + 域名解析与 SSL 配置）；上线后需做数据备份、安全优化与性能监控。

本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲，聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分，围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务，PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中，介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用，展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及，赋能各行业，推动社会进步。

阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

【AI大模型面试宝典】聚焦Transformer核心架构，拆解自注意力、多头机制、位置编码等高频考点，配代码实现与面试真题解析，助你快速掌握大模型面试关键知识点,无痛拿下offer！

阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）重磅开源！Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势，轻松实现高质量的视频生成。同时，万相还支持业内领先的中英文文字特效生成，满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型，可获得您的专属阿里万相服务。

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen2模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen2系列模型的微调、评测和快速部署。

近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。

DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核，显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA，实现了约 16% 的性能提升。

浅谈AIGC的应用场景

Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战

GraphLearn团队和浙大联合发表的论文被评选为EuroSys2023 best poster。

建站是通过整合域名、服务器等要素搭建可访问数字平台的过程，分自助建站、CMS系统和代码开发三类工具。核心流程包括需求规划、域名注册（实名认证）、服务器配置（国内需ICP备案），搭建后填充内容并测试优化，解析域名上线，做好后续维护。

本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节，帮助开发者高效利用计算资源，使用 Model Gallery 功能，轻松完成部署与微调任务。

Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战

PAI（平台为智能，Platform for Artificial Intelligence）是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台，旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。

文章带你全面的回顾2025年高德空间智能开发者大赛的全部过程，从初赛到决赛，精彩纷呈，不仅有对参赛项目的介绍，也对本次活动中的硬核技术和产品功能进行了深度介绍。同时也分享了博主的参赛历程，所思所感，请您指正。

【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点：从MDP、贝尔曼方程到策略梯度、Actor-Critic框架，详解价值函数、优势函数与GAE等高频概念，结合蒙特卡洛与TD方法的偏差方差权衡，助你系统掌握RL原理与面试要点，轻松应对大模型算法挑战！

通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型，并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。

本篇文章介绍 Cosmos 最新世界基础模型 Cosmos Reason-1 如何在阿里云人工智能平台 PAI 上进行快速部署使用。

最近在微调LLM的时候，我发现使用uv构建的环境，有时候会找不到Python.h，导致一些库报错，如`fatal error: Python.h: No such file or directory`。通过设置`python-preference`可以解决。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。

本博客以实践为主，带领读者巩固上期关于“Markov决策过程”的核心概念。通过构建学生马尔可夫奖励模型、计算收获值与状态价值，进一步验证贝尔曼方程。详细介绍了转移概率、奖励值及策略概率的设置，并实现了均匀随机策略下的状态价值计算与最优策略的价值评估。结合代码实例，帮助读者深入理解强化学习理论。适合初学者实践与进阶学习。

生成式AI（GenAI）革新了企业架构，催生新数据集成模式与最佳实践。借助Apache Kafka与Apache Flink，企业能高效处理大规模实时数据，连接各类数据库与分析平台。Kafka作为核心组件，支持GenAI应用如服务台自动化、聊天机器人及内容审核。结合大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）与向量数据库，Kafka与Flink共同打造强大数据流处理能力，克服GenAI挑战，如昂贵训练成本、数据时效性与准确性。通过语义搜索与RAG设计模式，确保LLM生成内容可靠无误。

卷积神经网络（CNN）作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，在计算机视觉中发挥着核心作用。CNN的发展历程展现了从生物学灵感到技术创新的转变，历经LeNet-5至AlexNet、VGGNet、ResNet等里程碑式的进步。其独特结构包括卷积层、池化层及全连接层，能够层层递进地提取特征并作出决策。CNN不仅在图像分类、目标检测等领域表现卓越，还在人脸识别、医学影像分析等方面展现出巨大潜力。尽管存在局限性，如对序列数据处理能力有限及解释性问题，但通过引入注意力机制、自监督学习等方法，CNN将持续演进，引领人工智能技术走向更加精彩的未来。

阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术