StarRocks Connect 2025 圆满落幕：AI Native 时代，数据分析未来已来
导读： 9 月 13 日， StarRocks Connect 2025 于线上线下同步举行并圆满落幕。作为 StarRocks 全球峰会在中国本土的延伸，本次活动以“连接”为核心主题，吸引了数万名开发者与行业专家参与。 活动汇聚了来自镜舟科技、携程、Shopee、Cisco、SJM Resorts 等全球知名企业的一线技术领袖，共同分享了 StarRocks 在复...
数据 + 模型 驱动 AI Native 应用发展
作者：魏博文 阿里云智能集团资深产品解决方案总监、大数据和人工智能平台解决方案负责人 一.引言 从早期的生成式人工智能（Generative AI）到如今备受关注的自主代理人工智能（Agentic AI），AI 技术正经历着前所未有的变革。这些变革不仅影响着技术的演进方向，也深刻地改变着企业构建和部署 AI 应用的方式。随着数据量的爆炸式增长和业务需求的日益复...
荣获2024年AI Cloud Native典型案例，阿里云容器产品技术能力获认可
【阅读原文】戳：荣获2024年AI Cloud Native典型案例，阿里云容器产品技术能力获认可 12月3日，由全球数字经济大会组委会主办、中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）承办的2024全球数字经济大会云·AI·计算创新发展大会（2024 Cloud AI Compute Ignite）在北京举办。本次大会以“智启云端，算绘蓝图”为主题，全面展示中国信通院在AI云...
AI Native平台，跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
2024年是AI应用的元年，以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮，经历了虚拟机时代和云原生时代，正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段，推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。 9月20日，2024云栖大会上，阿...
【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析
一、AI Native应用中模型微调的概述 在AI Native应用中，模型微调是一个关键步骤，它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程，从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数，使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。 二、模型微调的优势 ...
AI Native应用中利用联邦学习保障隐私的模型微调实践
概述 随着人工智能技术的发展，越来越多的应用程序开始采用AI原生（AI Native）设计思路，即从一开始就将AI作为核心功能来构建软件和服务。然而，在AI Native应用中，数据隐私和安全性是不容忽视的重要问题。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的...
针对资源受限设备的 AI Native 应用轻量化微调技术
摘要 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的应用程序开始在边缘计算和移动设备上部署机器学习模型。然而，这些设备通常具有有限的计算能力和存储空间。为了克服这些限制，本文将介绍一种针对资源受限设备的轻量化微调技术，旨在提高模型性能同时降低计算成本。 1. 引言 在边缘计算场景中，如物联网...
AI Native应用中基于用户反馈的动态模型微调机制
摘要 在AI Native应用程序中，用户体验和满意度是衡量产品成功的关键指标之一。为了提高这些指标，本文介绍了一种基于用户反馈的动态模型微调机制。这种方法允许模型在运行时根据用户的实际行为和偏好进行自我调整，从而不断优化其性能。 1. 引言 随着人工智能技术的发展，AI Native应用程序变得越来越普遍。这些应用程序通常依赖于机器学习模...
在 AI Native 环境中实现自动超参数优化的微调方法
摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的训练变得越来越复杂。为了达到最佳性能，需要对模型进行微调，特别是对超参数的选择。本文将探讨如何在 AI Native 环境下使用自动化工具和技术来优化模型的微调过程。 1. 引言 在机器学习项目中，选择合适的超参数对于获得最佳模型至关重要。手动调整这些参数既耗时又容易出错。因此，自动化的超参数优化成为了研究的热点之一。本文将介绍几种流行的自动...
面向AI Native应用的高效迁移学习策略
摘要 随着人工智能技术的发展，越来越多的应用场景需要定制化的AI解决方案。然而，从零开始训练一个深度学习模型往往需要大量的标注数据和计算资源。迁移学习提供了一种有效的方法来解决这个问题，它利用预训练模型的知识，通过少量的数据就能达到很好的性能。本文将深入探讨面向AI Native应用的高效迁移学习策略，并通过实例展示如何针对具体场景进行模型微调。 1. 引言 在AI Native环境中，我...
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