人工智能平台PAI

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。

基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。

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。

设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率

浅谈AIGC的应用场景

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。

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。

机器学习平台 PAI 推出特征平台（PAI-FeatureStore），在所有需要特征的AI建模场景，用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征数据，减少资源和时间成本、提升工作效率。

DeepRec提供大量的解决方案帮助vivo用户快速实施GPU推理，便于业务快速构建推荐服务及算法策略高效迭代。

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。

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。

阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作，在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。

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

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

ConaCLIP针对轻量化的图文检索任务进行设计，是一种通过全连接的知识交互图学习方式将知识从dual-encoder大模型中蒸馏到dual-encoder小模型的算法。

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】聚焦模型压缩核心技术：量化解析（INT8/INT4/GPTQ/AWQ）、激活量化、稀疏化与知识蒸馏，配实战代码与面试高频题。助你攻克大模型部署难题，精准提升面试竞争力，offer轻松拿！点赞关注，持续更新中～

AI数字人技术正从娱乐迈向多元实用场景，2024年市场规模达41.2亿元，增速超85%。世优科技深耕全栈技术，拥60余项专利，服务千余家品牌，助力政企智能化升级，推动行业向标准化、生态化发展。

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。

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。

本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型（LLM）实现与训练优化上的创新工作。

【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！

近期，阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法，GSPO 算法与其他 RL 算法相比，定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

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。

PAI-Rec推荐平台针对实时特征有三个处理层次：1) 离线模拟反推历史请求时刻的实时特征；2) FeatureStore记录增量更新的实时特征，模型特征导出样本准确性达99%；3) 通过callback回调接口记录请求时刻的特征。各层次确保了实时特征的准确性和时效性。

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。

作为一名扎根在HR培训领域多年的“老兵”，我越来越清晰地感受到，企业内训的本质其实是为企业持续“造血”。无论是基础岗的新人培训、技能岗的操作规范培训，还是面向技术中坚力量的高阶技术研讨，抑或是管理层的战略思维提升课，内训的价值都是在帮助企业内部提升能力水平，进而提高组织生产力，减少对外部资源的依赖。更为重要的是，在当前AI、大模型、Embodied Intelligence等新兴技术快速迭代的背景下，企业必须不断为人才升级赋能，才能在市场竞争中保持领先。

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。

阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。

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

本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案，PAI-RAG 提供全面的生态能力，支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等，助力打造多场景的AI助理，全面提升业务效率与用户体验。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

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。

Dantzig-Wolfe分解算法解释与Python代码示例

Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战

Python实现支持向量机SVM回归模型(SVR算法)项目实战

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。

阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会，是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发，深耕以通用人工智能（AGI）为目标的一系列基础科学与工程问题，包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。

近日，阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题：在处理结构化表格数据（tabular data）时，深度模型是否拥有有效的归纳偏差（inductive bias）。

在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，基于LangChain的检索知识库实现知识问答。旨在建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。