基于Qwen 2.5的世界科学智能大赛冠军方案
本方案基于通义千问模型，采用多阶段的Easy-to-Hard数据合成方法，模拟人类学习的由简单到困难的思路，逐阶段构造多样化的训练数据。数据生成阶段，训练数据的标签，引入了“Chain-of-Thought”思维链模式，生成多样化的推理路径，逐步对齐推理Scaling Law。训练阶段，采用了LoRA对通义千问32B模型在合成数据集上进行参数高效微调。推理阶段，使用了4bit低精度量化，并结合vLLM框架进行推理加速，最终达到准确性、效率和显存利用率的统一。
DataWorks云产品试用体验
大家好，我是V哥。DataWorks是阿里云提供的大数据开发治理平台，涵盖数据采集、存储、开发、治理、分析和可视化全生命周期。其图形化界面简化开发流程，分布式架构提升处理速度，适合非专业人员使用。尽管存在一定的学习曲线，但凭借强大的云计算资源和开放性，DataWorks展现出卓越的性能和稳定性，助力企业高效处理大数据，支持业务决策与优化。欢迎关注威哥爱编程，一起探索全栈之路。
腾讯混元又来开源，一出手就是最大MoE大模型
腾讯混元团队近日发布了开源Transformer-based MoE模型Hunyuan-Large，参数量达3890亿，激活参数520亿，处理tokens高达256K。该模型在多个基准测试中超越LLama3.1-70B，在某些方面媲美更大规模的LLama3.1-405B。其成功源于合成数据集、混合专家路由策略、键值缓存压缩及专家特定学习率等创新技术。尽管面临训练成本高和数据质量等挑战，Hunyuan-Large仍为AI行业注入新活力，并推动技术进步与应用创新。
Pandas数据合并：concat与merge
Pandas是Python中强大的数据分析库，提供灵活高效的数据结构和工具。本文详细介绍了Pandas中的两种主要合并方法——`concat`和`merge`。`concat`用于沿特定轴连接多个Pandas对象，适用于简单拼接场景；`merge`则类似于SQL的JOIN操作，根据键合并DataFrame，支持多种复杂关联。文章还探讨了常见问题及解决方案，如索引对齐、列名冲突和数据类型不一致等，帮助读者全面掌握这两种方法，提高数据分析效率。
《Java 与大数据框架：AI 数据预处理的强力联盟》
在人工智能领域，数据预处理是确保模型准确性和高效性的关键。Java 与 Hadoop、Spark 等大数据框架的结合，为处理海量数据提供了强大的支持。通过 Java 编写的 MapReduce 和 Spark 程序，可以高效进行数据清洗、转换和特征提取，充分利用分布式计算能力，缩短预处理时间，提升数据质量。Java 在整合这些框架时，不仅实现了任务调度和错误处理，还为未来的优化和技术进步奠定了基础。这一组合为 AI 数据预处理带来了高效的解决方案，推动了人工智能技术的发展。
数据分析经典案例重现：使用DataWorks Notebook 实现Kaggle竞赛之房价预测，成为数据分析大神！
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合DataWorks Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。