本文介绍了如何制定和应用美学标准来评估和改善人工智能生成的图像质量，特别是在电商领域的应用，主要分为制定美学标准、训练美学模型、应用美学模型、升级淘宝风格模型四个步骤。美学的定义与分析图像质量标准：现代设计框架下，定义的图像质量标准基本是统一的。侧重技能和技法的定义，也由此延伸出对图、画、照片、影像的质量评判，再此基础上对成图手段的特性会有所要求和侧重。图像内容标准：意识形态下的表达好坏要求是广泛

过去一年，淘天业务技术同学持续关注技术的前沿和变革，并在研究领域取得了一系列创新成果。按照计算机协会定义的CCF-A类会议和期刊，我们精选出同学们在数据挖掘领域、机器学习、计算机视觉及多媒体等领域里发表的17篇顶会paper，涵盖了KDD2023 、WWW2023、IEEE VR2023 、 CVPR2023等多个国际会议。后文将带大家迅速了解这17篇论文的研究成果及其在业务领域内的落地应用，.

本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。引言近期,大型语言模型(LLM)如GPT系列模型引领了人工智能领域的一场技术革命。开发者们都在利用这些LLM进行各种尝试,虽然已经产生了许多有趣的应用,

LLM（大语言模型）因其强大的语言理解能力赢得了众多用户的青睐，但LLM庞大规模的参数导致其部署条件苛刻；在网络受限，计算资源有限的场景下无法使用大语言模型的能力；低算力，本地化部署的问题亟待解决。ChatGLM-6B在60亿参数的情况下做到了优秀的中英文对话效果，且能够支持在消费级显卡本地部署；因此在HuggingFace Trends上很快登顶。6B的参数量虽然能够做到本地部署，但是目前的实现

在大语言模型(LLM)端侧部署上，基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能，特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力，qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力，能够在较低内存（<2G）的情况下，做到快速响应。背景在大型语言模型（LLM）领域的迅猛发展背景下，开源社区已经孵化了众多优异的 LLM 模

欢迎大家一起交流进步。直播数字人在业务发展初期，由于业务体量规模小，前期主要由内部几个商家先进行试用，在面对人员紧缺，同时需要快速验证线上效果的情况下，该阶段采用的方案是人工进行配置，包括主播名单开白使用，主播提交的素材，模型的训练、模型授权等都依赖产研的手动配置和操作。经过一段时间的主播调研和分析后，我们发现当前的产品的设计和体验上，还有较多可以提升的空间，产品能力的智能化发展，是后续需要重点规

本专题共10篇内容，包含淘宝APP基础链路过去一年在用户体验数据科学领域（包括商详、物流、性能、消息、客服、旅程等）一些探索和实践经验，本文为该专题第二篇。在商详页基于用户动线和VOC挖掘用户决策因子带来浏览体验提升；在物流侧洞察用户求助时间与实际物流停滞时长的关系制订表达策略带来物流产品满意度提升；在性能优化域构建主客观关联模型找到启动时长与负向反馈指标的魔法数字以明确优化目标；构建多源VOC标

淘宝开放平台是淘宝天猫与外部生态互联互通的重要开放途径，通过开放的产品技术把阿里经济体一系列基础服务，像水、电、煤一样输送给我们的商家、开发者、社区媒体以及其他合作伙伴，推动行业的定制、创新、进化, 并最终促成新商业文明生态圈。本文为此系列第三篇文章，前两篇见——第一篇：开放网关架构演进第二篇：元数据驱动架构的官方数据空间设计问题由来聚石塔在淘宝天猫算是一个“古董级”技术平台，从诞生之初就承载了支

除了相关性，复杂信息流推荐场景还需要兼顾多样的业务需求，包括打散（多样性），流量调控，多展示形态/多路供给融合等。传统推荐系统采用pipeline的形式，分步处理上述需求，缺少统筹优化，这些模块之间常出现矛盾与覆盖，限制场景推荐效果。我们提出全新的基于Generator-Evaluator（GE）架构的重排模型，它不仅能够突破传统相关性贪心排序的范式，以序列整体效果为目标生成序列，还能突破pipe

近日，阿里巴巴大淘宝技术题为《MD-VQA: Multi-Dimensional Quality Assessment for UGC Live Videos》—— 适用于无参考视频质量评价的最新研究成果被计算机视觉领域顶级会议IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2023（CVPR 2023）成功收录。CVPR是由