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阿里云王坚：中国AI不惧R2迟发！靠「群体智能」破局：算力不是瓶颈，但AI应用层急需炸开OpenAI想象围墙！不看好硅谷抢人乱象

就像人类成长一样，从幼儿园到博士，其实是一个连续的过程，能力在不断增强。

阿里云 AI

AI里的大模型，你了解么

其发展历程主要分为以下几个阶段：在传统机器学习模型阶段，逻辑回归、神经网络、决策树和贝叶斯方法等被广泛应用。

人工智能

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

图2：多阶段训练过程 3 实验结果 a) 在多语言检索，跨语言检索，多语言长文档检索等任务上，BGE-3M都有非常不错的效果，超过微软的E5-mistral

BGE M3-Embedding 多语音检索

回归分析：探索变量之间的奥秘

接下来，踏上寻找数据的旅程，确保收集到准确可靠的数据。

回归分析变量

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

在我看来，亮相不仅仅是一次简单的表演，更是一次自我提升、自我展示的过程。

中文大模型训练

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

然后第二块其实是游戏平台所谓游戏平台它主要是简单来说就是一个商店家社区的这样一个模式而这么多年 SPEAKER_03[20.20s -> 35.70s] 我们随着整个业务的拓张会发现跟阿里云有非常紧密的联系因为刚开始伟光在介绍的时候也讲阿里云也是阿里巴巴的云所以这个过程中一会儿也可以稍微展开跟大家讲一下我们跟云是怎么一路走来的

faster-whisper 语者识别 ASR

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案！

五）AI 作为写作助手好，接下来我们说第四点把 AI 作为你的写作助手，深度融入到你的写作全流程当中，这些小的点也是我平时在写作中最常用到的，非常实用顺手。

提示词写作自媒体

GLM4 开源了！！！还有多模态

代码执行：具备实际的编程语言执行能力。

智普 ChatGLM 多模态

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

其优点是结果易于分析和解释，但缺点是只测试了单一路径，增加了过度拟合的风险，并假设过去的事件和过程会在未来重复。

回测方法

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

P-tuning与fine-tuning】 P-tuning不改变预训练阶段模型参数，而是通过微调寻找更好的连续prompt提示，来引导已学习到的知识的使用；Fine-tuning可能在调整模型参数过程中

训练微调

40个prompt，让你成为麦肯锡高手

它将不仅仅是一个高效的秘书，能够提供准确的信息和快速的反馈，还将成为你的大脑风暴伙伴，能够产生创意和参与决策过程。

prompt

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

它极大程度提高了搜索的效率。

AI工具

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

目标用户的契合程度； 2.

PPT 腾讯立项汇报

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

“模型到底想调用哪个函数” ✅ 更安全、可控小结一句话： Function Calling 就是让大模型当“项目经理”，提出清晰的“调用需求”，让智能体来跑流程。

Function Calling 大模型

总结些SDXL出人像时遇到的困难

昨天又出了一组龙纹琉璃砖的，今天先不讲出图结果，而是讲讲我在出图过程中遇到的问题。

文生图 SDXL

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