通过EAS部署Stable Diffusion模型服务
Stable Diffusion是强大的图像生成模型，能够生成高质量、高分辨率的图像，并具有良好的稳定性和可控性。Stable Diffusion WebUI开源项目在模型的基础上进行封装，基于Gradio开发了可视化图形界面，为用户提供了丰富的生图工具。EAS提供了场景化部署方式，您只需配置几个参数，即可一键部署基于Stable Diffusion WebUI的服务。您可以使用该服务进行模型推理...
RAG
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“Qwen3 + 联网搜索 + RAG的聊天助手”AI应用。该AI应用通过集成实时联网搜索和RAG检索增强，为Qwen3模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库的能力，从而在处理用户输入的问题时，能够结合实时搜索结果和知识库提供更准确的回答。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。
RAG集成联网搜索搭建AI智能问答
本文为您介绍如何在大模型RAG对话系统中集成网络搜索功能，通过网络搜索获取内容，并将搜索结果传递给大语言模型进行推理，从而轻松搭建一个具备联网搜索能力的AI智能问答系统，提升用户体验和信息检索的准确性。
如何基于AppFlow集成企业微信与PAI RAG构建AI助手
在阿里云上，您可以通过人工智能平台PAI快速部署一个大模型RAG对话系统。通过AppFlow的集成，您可以将该对话系统集成到钉钉群聊或微信等各种场景中，让您随时随地使用您的专属机器人。本文将以企业微信为例，为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。
如何基于AppFlow集成钉钉与PAI RAG构建AI机器人
在阿里云上，您可以通过人工智能平台PAI快速部署一个大模型RAG对话系统。通过AppFlow的集成，您可以将该对话系统集成到钉钉群聊或微信等各种场景中，让您随时随地使用您的专属机器人。本文将以钉钉群聊场景为例，为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。
中国人工智能学会通讯——迎接深度学习的“大”挑战(下) 1.3 关于 AI 的一些看法
1.3 关于 AI 的一些看法 在报告的最后，和大家聊点开脑洞的话 题。这几张 PPT 是中文的，其实是我之前 在一次报告中和大家分享的关于 AI 的观点 时使用的。其中前三个观点已经在今天的 讲座中提到了。我们再来看看后面几条。 首先是关于深度学习的调参问题。现在 深度学习技术非常依赖于调参黑科技。即 便是公开的算法，甚至开源的代码，也很 难实现完美复现，因为其背后的调参方法 通常不会公开...
中国人工智能学会通讯——AI时代的若干伦理问题及策略 1.3 构建算法治理的内外部约束机制
1.3 构建算法治理的内外部约束机制 对于前面说的一些伦理问题，人们可能需要提前构建算法治理的内外部约束机制，这里我谈四点。 第一个是合伦理的AI设计，即要将人类社会的法律、道德等规范和价值嵌入AI系统。这是国际标准化组织IEEE在提倡的。可以分三步来实现。一是规范和价值的发现，首先需要确定AI系统到底需要遵守哪些法律和价值规范，但是在这里可能存在道德过载和价值位阶的问题，在不同价值发生冲突时.....
中国人工智能学会通讯——AI时代的若干伦理问题及策略 1.1人工智能时代正在加速到来，算法决策开始兴起
很荣幸今天有这个机会跟大家分享我自己对人工智能伦理的一些观察和思考。我今天分享的主题是“人工智能伦理：问题与策略”。 1.1人工智能时代正在加速到来，算法决策开始兴起 我们看到，第三次AI浪潮已经开启，这体现在三个层面。 在技术层面，有算法的进步。当1956年人工智能开始起步时，人们更多是在说人工智能，包括基于逻辑的专家系统；在第二次浪潮期间，机器学习成为了主流； 这一次则是深度学习，是能够自.....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.5 最后，无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。
1.5 最后，无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。 虽然欺诈方式一直在变，但好客户的特征并不会发生剧烈变化。所以，通过识别和好客户不一样的用户特征，更加容易发现欺诈。比如同一家门店，连续来了5个客户，都不是当地人，但身份证前6位都一样，就不满足正常的统计分布规律，出现了异常情况。通过聚类、异常检测等无监督学习算法，可以及时发现未知的异常，及时进行干预。 利用强大的计算能力作支撑，通过海.....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.4 第三，基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。
1.4 第三，基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。 秦苍科技将用户和紧急联系人信息组建一个巨大的社交关系网络。通过社交关系中的关联度、集中度、社交关系的逻辑勾稽等异常检测，就可以动态地进行欺诈检测。通过匹配手机号码、年龄、性别等逻辑关系，并在社交网络上关联已有用户信息，可以有效识别团体欺诈。
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