本文整理自高德数据开发工程师、赵宇在 Streaming Lakehouse Meetup上的分享。聚焦高德地图轨迹服务在实时湖仓方向的落地实践。

PAI-TurboX为自动驾驶模型训练与推理提供全栈加速方案，通过系统级优化（CPU亲和性/内存管理）、数据侧创新（高效DataLoader/智能样本分组）和模型侧改进（算子优化/设备重映射）三大维度，显著提升BEVFusion等主流模型的训练效率（最高缩短58.5%时间）。该方案有效解决了数据预处理瓶颈与多模态模型复杂度带来的性能挑战，并计划通过Remote Dataloader等新技术进一步释

引言近些年来，随着GPU等计算设备算力的飞速提升，对算力要求较高的深度学习模型逐步开始在网购、医疗、音视频领域有了越来越广泛的应用。如何结合深度学习框架，用好高算力的GPU设备，是我们在AI基础建设中遇到的一个至关重要的问题。英伟达公司从硬件厂商的角度出发推出了Trition推理服务器，阿里云PAI平台从云原生服务角度出发，推出了PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，目的都是为了更好地帮助用户更好

阿里云 PAI 团队结合交错思维的推理机制，构建了涵盖多轮交互的训练数据集，训练更符合交错思维特性的轻量级 Agent 模型，有效提升性能与响应效率。

无需自建集群：全托管服务，分钟级开通开发体验友好：Jupyter Notebook 风格，支持 Magic Command 快速连接计算资源安全合规：天然集成 RAM 权限体系、VPC 网络隔离、敏感信息加密成本可控：按量付费 + 包年包月，适合测试与生产混合场景。

阿里云 Elasticsearch 在过去几个月里完成了一系列重要更新，从性能、成本、效果到业务实践，展现了全新的产品进化。

本文将聚焦于业界领先的 Milvus，并借助低代码工作流编排平台 n8n，向您展示如何将二者无缝结合，结合 GitHub 的 API 快速搭建一个企业级的垂直领域智能问答应用。重点解决非结构化数据处理的碎片化与高延迟、复杂系统的运维成本高等智能问答中常见的问题。

本文主要演示了如何使用阿里云向量检索服务 Milvus 版与通义千问 VL 大模型，提取图片特征，并使用多模态 Embedding 模型，快速实现多模态搜索。

阿里云 OpenSearch LLM 版历经两年打磨，完成了从 RAG 1.0 到 RAG 2.0 的关键跨越。以 DeepSearch 为代表的多智能体深度搜索架构，不仅解决了传统 RAG 在复杂问题上的局限，更在企业知识管理、智能客服、技术文档问答等场景中展现出强大潜力。

本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术。