阿里云向量检索服务 Milvus 最新版本 2.5 在全文检索、关键词匹配以及混合检索（Hybrid Search）方面实现了显著的增强，在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。

阿里云推出智能驾驶数据预处理解决方案，通过PAI、MaxCompute等技术栈实现流批一体处理，数据包处理效率提升10倍，推理任务提速1倍。该方案支持百万级任务调度，已应用于80%以上中国车企，成功解决传统方案在效率、扩展性等方面的问题。典型案例显示，某车企实现5万clips/天的处理能力，效率提升2-3倍。方案基于DataWorks、MaxCompute等核心产品构建，提供高性能全链路AI工程化

EMR 作为云原生开源大数据平台，凭借其全栈技术生态、弹性资源和开箱即用的优势，已在多个行业头部企业中落地实践，覆盖云原生数据湖、实时湖仓分析、数据湖治理、机器学习等场景。本文精选多个标杆案例，解读 EMR 如何助力企业释放数据价值。

阿里云ES最新推出的8.15版本，是基于最新的内核，推出的向量增强版。此版本在性能上相较于8.9版本性能提升了五倍以上，支持数据量化，能显著降低内存存储成本75%。此外，该版本原生支持向量检索，不需通过插件实现，同时支持多路融合排序算法，提高了向量搜索与传统搜索结果的融合效果。此版本还支持与AI 搜索开放平台的无缝结合。智能客服：通过自然语言处理，智能客服能够快速响应客户查询，提供准确的信息。例如

近期，阿里云人工智能平台PAI发表的图像编辑算法论文在CVPR-2024上正式亮相发表。论文成果是阿里云与华南理工大学贾奎教授领衔的团队共同研发。CVPR（计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉和模式识别领域的顶级国际会议，旨在展示最新的研究进展和技术成就，推动这一领域理论与应用的前沿进展，并通过精选提交的高水平学术论文和实践工作，对学术界和工业界产生深远的影响。此次入选标志着阿里云人工智能平台P

人工智能大模型的出现，已渐渐地影响了我们的日常生活和工作方式。生活中无处不在的AI，使我们的生活变得更加智能和便捷。工作中，AI大模型的高效和精准，极大地提升了我们解决问题的效率。是的，我们不能忽视AI大模型对运维开发的巨大影响和潜力。本系列文章旨在探索这一可能性，试图解答一个问题——AI大模型是否能够融入我们的运维开发中，为我们带来更大的便利和价值。我们期待通过这个探索，找到一个AI大模型与运维

大规模电商图文数据中自动化构建多模态概念级知识图谱的方案，将概念级多模态先验知识注入到VLP模型中，以实现跨模态图文样本在概念层面进一步对齐。

近日，在中国信通院组织的第十四批“可信大数据”产品能力评测中，阿里云计算有限公司顺利完成了首个数据平台整体解决方案评测，达到最高等级先进级（3级）。

本⽂将提供对MacBERT模型的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤MacBERT及其他预训练语言模型，进行中英文机器阅读理解任务的训练与预测。

快速开始（PAI-QuickStart）是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了包括大语言模型，文本生成图片、语音识别等各个领域。通过 PAI 对于这些模型的适配，用户可以通过零代码和 SDK 的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发流程，为开发者和企业用户带来了更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。