阿里云百炼产品月报【2025年10月】
通义千问本月重磅升级：发布9款Qwen3-VL多模态模型，支持视频理解、2D/3D定位；MCP生态新增17项服务；推出电商AI生图模板，助力商家降本增效。
从k折到自助法：常用交叉验证方法的优缺点
为了评估和改进机器学习（ML）算法的可靠性和泛化能力，交叉验证已被广泛采用[1]。交叉验证是一种在有限数据集上评估和比较不同模型性能的方法，其通过分割数据集为训练集和测试集以验证模型的性能。通过使用交叉验证，研究人员可以避免对单一实验的依赖，因此可以更好地评估模型的泛化能力。
手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
本文介绍了如何从零开始搭建一个语音对话机器人，涵盖自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和文本到语音合成（TTS）三大核心模块。通过使用开源工具如FunASR、LLaMA3-8B和ChatTTS，以及FastAPI和Gradio等技术，详细指导读者轻松实现个人AI小助手的构建，适合技术新手快速上手。
人工智能（AI）技术的发展史
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。