本文主要介绍了生成式AI的相关技术，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用。本文为该系列第二篇，第一篇：生成式AI原理技术详解（一）——神经网络与深度学习引言如果看明白了上一篇文章对神经网络和深度学习的介绍，再来逐步深入了解AI相关的概念和原理应该就相对容易了。希望上一篇文章能给大家一点印象：AI并没有想象中复杂。AI能处理海量信息，但是它并没有人类难以理解、异常复杂的机制。因为只有机制

阿里巴巴淘系技术部与北京大学前沿计算研究中心CVDA实验室、英国爱丁堡大学等合作，正式开源业界首个大规模的多模态直播服饰检索数据集（Watch and Buy），以推动视频多模态检索技术...

本文收集并对比了MaxCompute中常用的JSON处理UDF/方法，列出了各个方法存在的问题。并最终推荐几种较好的实践。太长不看链接：JSON的提取：方法：FROM_JSON、get_json_object、JMESPATH选择标准：简单字段提取（get_json_object）；需要保留原始JSON内容或复杂逻辑一次性抽取（JMESPATH）；其他（FROM_JSON...

类似于USB接口对计算机的作用，MCP为人工智能提供了一种通用的连接方式，能无缝整合数据源、工具和上下文信息，从而显著增强AI的能力。作为"大模型时代的USB接口"，MCP提供了一种标准化的方法，使AI能够访问各种数据源、利用多样化的工具，并在更丰富的上下文中工作。MCP作为一个开放且标准化的协议，在连接AI与外部世界方面具有革命性意义，不仅提升了AI的功能边界，还为开发者和用户提供了前所未有的便

最近在latent.space上看到一篇关于AI工程师正在崛起的文章，引起了作者一些兴趣，经过进一步收集和整理了一些关于AI工程师的最新发展和资讯。作者梳理为本篇文章，希望能对大家有所帮助，共同探讨学习。随着技术的日益发展，基础模型的能力不断增强和完善，AI的配套设施也越来越丰富。基于AI的产品正在渗透到我们日常生活的方方面面，许多行业，智能家具、教学模式、医疗诊断、自动驾驶都有它的身影，我们正在

本系列将系统介绍召回技术在内容推荐的实践与总结。第一篇：2021召回技术在内容推荐的实践总结第二篇：CMDM：基于异构序列融合的多兴趣深度召回模型在内容平台的探索和实践第三篇：内容推荐场景...

近日，阿里巴巴大淘宝音视频算法与基础技术团队和上海交通大学图像所合作论文《SepLUT:Separable Lookup Tables for Real-time Image Enhancement》被国际顶级会议ECCV 2022接收，全部代码及模型均已开源。ECCV全称为EuropeanConference on Computer Vision，即欧洲计算机国际会议，是计算机视觉领域的三大..

基于内容推荐场景的发展，针对工业界主要召回算法的问题，提出CMDM 。背景随着电商场景和内容场景的快速发展，越来越多的融合场景开始出现。我们服务的场景是一个根植于电商场景下的内容消费场景，...

作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。通过低成本、高时效的AIGC内容生成能力，能够从供给端缓解内容生产成本高的问题，通过源源不断的低成本供给倒推消费生态的建立。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成、个性化文案、人设Agent等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的

在当今AI技术飞速发展的背景下，定制化大模型的自主训练已成为满足特定行业需求、保障数据安全、提升模型应用效能的关键途径。本文将深度剖析这一过程的核心价值与实践智慧，从数据隐私保护、模型透明度增强，到数据预处理的精细操作，特别是数据配比在维持模型通用性与垂类能力平衡中的核心作用，为读者勾勒出一幅清晰的大模型训练全景图。背景▐定制化需求每个行业和应用场景都有其独特的需求，预训练的通用大模型可能并不..