【NeurIPS'24】阿里云 PAI 团队论文被收录为 Spotlight，并完成主题演讲分享
当地时间12月10日，人工智能领域全球顶级学术会议 NeurIPS (Annual Conference on Neural Information Processing Systems) 在加拿大温哥华正式召开。官方数据显示，NeurIPS 2024共收到超一万五千篇有效论文投稿，投稿量创新高，参会人数超万人规模。 阿里云 PAI 团队的...
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
近期，阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM（ACM国际多媒体会议）是国际多媒体领域的顶级会议，旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台，以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广...
Java本地高性能缓存实践问题之阿里云机器学习团队开源社区的问题如何解决
问题一：如何参与阿里云机器学习团队的开源社区？ 如何参与阿里云机器学习团队的开源社区？ 参考回答： 用户可以通过访问阿里云机器学习团队的Github仓库（https://github.com/alibaba/EasyNLP）来参与开源社区。在这里，用户可以共建中文NLP和多模态算法库，为中文NLP和多模态技术的发展做出贡献。 关于本问题的更多回...
PAI团队和达摩院NLP团队合作共建落地了什么规模的预训练模型，并推出了哪些自研算法？
PAI团队和达摩院NLP团队合作共建落地了什么规模的预训练模型，并推出了哪些自研算法？
模型遇见知识图谱问题之参与阿里云机器学习团队的开源社区的问题如何解决
问题一：阿里云机器学习团队在Transformer模型方面有什么新的进展？ 阿里云机器学习团队在Transformer模型方面有什么新的进展？ 参考回答： 阿里云机器学习团队在EasyNLP框架中扩展了基于Transformer的中文文图生成功能，同时开放了模型的Checkpoint。这使得开源社区的用户在资源有限的情况下，也能进行少量领域相关的微调，并进行各种...
浙大团队将化学知识引入机器学习，提出可外推、可解释的分子图模型预测反应性能
编辑 | 绿萝化学反应的预测建模在药物发现和材料科学等各个行业中起着至关重要的作用。然而，由于化学转化的复杂性和多样性，实现具有所需外推能力和化学可解释性的合成转化预测模型具有挑战性。为了弥补丰富的化学领域知识与先进的分子图模型之间的差距，来自浙江大学洪鑫课题组提出了一种嵌入数字化空间和电子信息的基于知识的分子图模型：SEMG-MIGNN。此外，还开发了分子相互作用模块，以了解反应组分的协同影响....
北大团队将色谱领域知识融入机器学习模型，辅助对映体色谱分离
编辑 | 绿萝手性分子的对映体分离在化学领域至关重要且具有挑战性，通常需要在不同的实验环境下进行大量的反复试验。为了克服这一挑战，北京大学莫凡洋研究团队提出一个研究框架，该框架采用机器学习技术来预测对映异构体的保留时间并促进色谱对映体分离。建立了高效液相色谱中手性分子保留时间的文献数据集（CMRT 数据集）以应对数据采集的挑战。提出了一种分位数几何增强图神经网络（Quantile Geometr....
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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