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【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系（机器学习知识导论）（二）

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【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系（机器学习知识导论）（一）

前言人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展，但是我们目前掌握的能力仍然非常有限。机器学习是人工智能的一个重要领域，它研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知识结构来不断提高自身的性能。深度学习是机器学...

AI情绪鼓励师模型微调实操教学

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基于大模型思维链（Chain-of-Thought）技术的定制化思维链提示和定向刺激提示的心理咨询场景定向ai智能应用

引言什么是提示工程？提示工程是指导生成式人工智能（生成式人工智能）解决方案生成所需输出的过程。尽管生成式人工智能试图模仿人类，但需要详细的说明才能创建高质量和相关的输出。在提示工程中，您可以选择最合适的格式、短语、单词和符号，以指导 AI 与用户进行更有意义的交互。提示工程师利用...

探索语义解析技术和AI人工智能大模型的关系

语义解析定义语义解析(Semantic Parsing) 是自然语言处理领域一个非常基础且重要的研究问题。通俗来讲，语义解析旨在让计算机学会理解自然语言，并将其翻译成机器可执行的、形式化的编程语言(比如 SQL语句) 。这样一来，用户无需学习编程，通过描述就可以驱动系统生成代码。鉴于语义解析潜在的...

带你读《弹性计算技术指导及场景应用》——1. 技术改变AI发展：CUDA Graph优化的底层原理分析

简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，由Nvidia推出，可利用GPU的强大处理能力进行加速计算。CUDA 异步执行模型对于GPU运算集中的AI应用场景，为了提升系统的性能，最大化地利用GPU资源是一个重要的优化方向。比较...

带你读《弹性计算技术指导及场景应用》——2. 技术改变AI发展：RDMA能优化吗？GDR性能提升方案

简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术，可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换，而不涉及CPU。背景：GPUDirect RDMA 是 Ke...

目前ModelScope技术能否实现，根据公司特定产品国际市场营销，销售全部AI化？

活动回顾丨云原生技术实践营上海站「云原生 AI &大数据」专场（附 PPT）

AI 势不可挡，“智算”赋能未来。2024 年 1 月 5 日，云原生技术实践营「云原生 AI &大数据」专场在上海落幕。活动聚焦容器、可观测、微服务产品技术领域，以云原生 AI 工程化落地为主要方向，希望帮助企业和开发者更快、更高效地落地云原生 AI 系统。0105 云原生技术实践营-上海...

基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器（使用AI大模型技术）

这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tensorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟，成功率55%...

第15年双11，技术创新开启 AI 淘宝新起点

天猫双11走到第15个年头，遇上了“变革”与“新生”2个关键词。在生成式AI等科技变革和消费行为习惯变迁的时代大背景下，淘宝正在变为新的“AI淘宝”。在今年的天猫双11，商家和消费者们多了一位“AI助手”。淘宝天猫平台上商家在双11准备期及开卖期，调用AI次数已超过15亿次。与之对应，淘宝问问的累计...

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更新时间 2024-03-30 13:55:59

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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阿里云机器学习平台PAI

阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。

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大模型RAG对话系统部署

大语言模型（LLM）在生成准确和实时的回复方面存在局限性，不适合直接用于需要精确信息的客服或问答等场景。当前业界普遍采用基于检索增强的RAG技术来改善LLM的表现。该方法通过结合LLM的归纳生成能力和向量检索库的检索能力，增强对用户查询的理解，并产生更加可靠的回复。

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