在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
使用LangStudio搭建NL2SQL应用流实现对RDS的自然语言查询-人工智能平台 PAI-阿里云
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“智能SQL生成助手”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息，将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型，生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码，并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库，开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发，从而满足特定场景的需求。
应用流评测
在应用流正式部署上线前，评估应用流在自身业务场景上的效果至关重要。LangStudio提供了一站式应用流评测能力，该能力基于一种新类型应用流：评测流（Evaluation Flow），能从指定维度（评测模板）对应用流评分。
通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能够同时处理多种模态的数据，将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合，从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用，获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
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。
深度学习中的模型压缩技术在人工智能领域，深度学习技术的迅猛发展带来了巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，模型压缩技术应运而生。本文将介绍什么是模型压缩、常见的模型压缩方法以及其在实际应用中的意义。
在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了最核心的驱动力之一。无论是图像识别、自然语言处理还是自动驾驶，深度学习模型都在不断突破性能极限。然而，随着模型复杂度的增加，对计算资源的需求也随之飙升，这不仅限制了模型的应用场景，还增加了成本。因此，如何减轻模型负担成为了一个重要的研究方向，...
AI人工智能标记数据的技术：类型、方法、质量控制、应用
AI人工智能 标记数据 在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，标记数据是非常重要的一环。它是指对原始数据进行标记和注释，以便机器学习算法可以理解和利用这些数据。标记数据可以提高机器学习模型的准确性、可靠性和可解释性。本文将详细介绍AI人工智能标记数据的技术。 标记数据的类型 在机器学习中，常用的标记数据类型包括以下几种： 图像标记数据：图像...
《中国人工智能学会通讯》——11.55 面向移动商务的数据挖掘方法及应用研究
11.55 面向移动商务的数据挖掘方法及应用研究 近年来，移动互联网、无线传感器网络相关技术的快速发展，以及智能移动设备的全面普及，极大地加快了移动信息产业向社会经济各个层面、大众日常生活的渗透。事实上，基于移动设备的应用服务已经成为用户获取信息、休闲娱乐的主要方式。种类繁多的移动应用和服务覆盖了诸如生活娱乐、在线社交、导航定位等各个功能层面，从而满足了移动用户在日常生活中各式各样的需求。这些移....
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