人工智能平台PAI

【AI大模型知识干货系列】深度解析Transformer位置编码：从绝对到相对，拆解Sinusoidal、RoPE、ALiBi等核心机制，对比优劣，直击面试高频问题。每篇聚焦一个知识点，助你系统掌握大模型关键技术，紧跟AI浪潮！欢迎关注、点赞、批评指正～

通过 PAI-ModelGallery，可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。

阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学金连文教授团队合作，在自然语言处理顶会 EMNLP 2024 上发表论文《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》。VideoCLIP-XL 模型，有效地提升了对视频的长文本描述的理解能力。

阿里云人工智能平台 PAI 团队与华南理工大学合作在国际多媒体顶级会议 ACM MM2024 上发表 VICTORIA 算法，这是一种面向 StableDiffusion 的多目标图像编辑算法。VICTORIA 通过文本依存关系来修正图像编辑过程中的交叉注意力图，从而确保关系对象的一致性，支持用户通过修改描述性提示一次性编辑多个目标。

本方案以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。

【8月更文挑战第2天】一键打造你的定制化AIGC文生图工具

Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战

Python基于BP神经网络算法实现家用热水器用户行为分析与事件识别

Python基于波动率模型(ARCH和GARCH)进行股票数据分析项目实战

Python基于协同过滤算法进行电子商务网站用户行为分析及服务智能推荐

Python实现LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战

基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战

阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台，旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时，可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

本次AI创作活动由 B 站知名 AI Up 主“秋葉aaaki”带您学习在阿里云 模型在线服务（PAI-EAS）中零代码、一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成Web应用，快速实现文本生成视频的AI生成解决方案，帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。制作上传专属GIF视频，即有机会赢取乐歌M2S台式升降桌、天猫精灵、定制保温杯等好礼！

阿里云机器学习平台PAI开发的Pytorch训练加速框架PAI-TorchAcc已接入最新开源的大语言模型 OLMo。在保证模型效果和易用性的前提下，PAI-TorchAcc相对 PyTorch 性能在 OLMo 1B 上加速比达到 1.64X，在 OLMo 7B 上加速比达到 1.52X。本文分析了 PAI-TorchAcc 的性能收益来源。

本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍基于 tranformers 库做的重新设计，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。

M2Doc是一种创新的多模态融合方法，设计用于增强文档版面分析任务中的纯视觉目标检测器。该方法包括Early-Fusion和Late-Fusion模块，前者通过门控机制融合视觉和文本特征，后者则在框级别合并这两种特征。M2Doc易于集成到各种目标检测器，实验证明它能显著提升DocLayNet和M6Doc数据集上的性能，特别是与DINO结合时，在多个数据集上达到SOTA结果。此外，研究表明M2Doc对于增强复杂逻辑版面分析任务中的文本理解和语义关联特别有效。

人工智能平台PAI是是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务；本合集将收录PAI常见的报错信息和解决策略，帮助用户迅速定位问题并采取相应措施，确保机器学习项目的顺利推进。

本文介绍如何在PAI平台针对Mixtral 8x7B大模型的微调和推理服务的最佳实践，助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。

应用场景：四层别墅，每层面积1000平+，有自己的地下停车场，地下酒窖，阳光房，花园，广场。在此场景下想做一个智能机器人管家。 主要功能： 1、自动跟随制定的人，可以根据设定的人的语音指令做一些动作，比如：停下、充电、倒退、去某个地方等等。 2、可以根据设定的人的语音回答一些常见问题，比如：今天天气，股票走势，黄金走势，钢铁走势等能够从网上直接获取到的信息。 3、可以根据设定的人的语音回答一些本地问题，比如家里还有多少酒，调一下某地的监控，花房的温度多少，打开某房间的空调。 4、可以帮助做一些本企业决策性的问题。

本教程中，您将学习如何在阿里云模型在线服务（PAI-EAS）一键部署基于开源模型通义千问的WebUI应用，以及使用WebUI和API进行模型推理。

基于PAI-DSW快速启动Stable Diffusion WebUI，创作你的专属冬日主题AI画作！

近日CIKM 2023上，阿里云人工智能平台PAI和华东师范大学陈岑副教授团队主导的扩散模型加速采样算法论文《Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models》入选。此次入选意味着阿里云人工智能平台 PAI自研的扩散模型算法和框架达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了中国人工智能技术创新在国际上的竞争力。

大语言模型实战训练营已正式开营，汇集阿里云、黑马程序员多位AI领域资深技术专家手把手带您快速实现大语言模型从入门到应用落地！完成课程学习任务更有机会领取LAMY钢笔、小米充电宝、双肩包等精美礼品，快来一起学习体验吧~

EasyRec是一个配置化的企业级推荐算法框架(https://github.com/alibaba/EasyRec)，是阿里云PAI平台自研的适用于推荐广告、搜索场景的深度学习算法库，它实现了多种业界常用的模型，包括DSSM、MIND召回模型，DeepFM、多塔、DIN排序模型，还有ESMM、DBMTL、MMoE等多目标排序模型。 本文介绍EasyRec的PAI-Designer组件和预制模板。

本文主要讲的是自定义View时我们经常用到的Canvas和Paint，像平时画画一样，我们需要画布和画笔，而Canvas就是画布，Paint就是画笔

阿里云PAI发布基于HLO的全自动分布式系统 TePDist正式开源！

本文介绍的是阿里在2019年发表的多任务学习算法。该模型显示地建模目标间的贝叶斯网络因果关系，整合建模了特征和多个目标之间的复杂因果关系网络，省去了一般MTL模型中较强的独立假设。由于不对目标分布做任何特定假设，使得它能够比较自然地推广到任意形式的目标上。

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