基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进
整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍
基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具：阿里云MoE大模型最佳实践
随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。
【上报纸啦】95后大学生用机器学习PAI大战老年痴呆
中国青年报原文链接：http://zqb.cyol.com/html/2017-07/28/nw.D110000zgqnb_20170728_2-06.htm
燕山大学信息科学与技术专业出身的95后大学生谭创创，没想到自己会与阿尔茨海默症（俗称“老年痴呆症”）为“敌”。
