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阿里云文档 2025-01-10

通义灵码获取知识库列表__智能编码助手_AI编程

通过 OpenAPI 更新知识库开启状态。

阿里云文档 2024-12-26

信也科技的客户分享案例

信也科技通过引入阿里云通义灵码，显著提升了代码编写效率和质量，推动了AI驱动的开发效能全面提升。

阿里云文档 2024-12-26

蓝凌软件的客户案例分享

深圳市蓝凌软件股份有限公司通过引入阿里云通义灵码，克服了研发过程中的挑战，显著提升了代码编写效率和工程质量，为客户提供更高效智能的数智化办公解决方案。

阿里云文档 2024-12-26

哈啰集团的客户案例分享

哈啰集团全面接入阿里云通义灵码专属版，提升研发效率和AI代码采纳率，并与阿里云深度合作，在智能客服和营销场景中应用AI技术，推动智能化发展。

阿里云文档 2024-12-26

ICBU的客户案例分享

本文介绍深度应用并推广通义灵码以大幅提升编码效率和质量，推动AI编程在团队中的应用。

文章 2024-08-14 来自：开发者社区

通义语音AI技术问题之动态加权采样策略的工作原理如何解决

问题一：动态加权采样策略是如何工作的？ 动态加权采样策略是如何工作的？ 参考回答： 动态加权采样策略通过存储每个标记的采样权重并在每个迭代的每个批次之后更新权重字典来工作。在每个小批次中，当前模型预测掩码标记并计算标记的交叉熵损失，然后使用损失值计算采样权重。这样设计的目的是扩大不同标记之间的采样权重差异，进一步提高罕见标记的采样概率。 ...

通义语音AI技术问题之动态加权采样策略的工作原理如何解决
文章 2024-08-14 来自：开发者社区

通义语音AI技术问题之Diagonal Attention Pooling（Ditto）方法的工作原理如何解决

问题一：BERT中的哪些自注意力头与单词的重要性相关？ BERT中的哪些自注意力头与单词的重要性相关？ 参考回答： BERT中的某些自注意力头的从单词到自身的自注意力（即注意力矩阵的对角线值，称为对角线注意力）可能与单词的重要性相关。例如，头1-10的注意力矩阵在信息丰富的单词如“social media transitions”、“hill”和“li...

通义语音AI技术问题之Diagonal Attention Pooling（Ditto）方法的工作原理如何解决
文章 2024-08-14 来自：开发者社区

通义语音AI技术问题之JPCP方法的工作原理如何解决

问题一：JPCP方法是如何工作的？ JPCP方法是如何工作的？ 参考回答： JPCP方法首先将成对约束用于speaker embedding降维，通过SSDR策略调整embedding分布；然后，它利用E2CP方法调整聚类相似度矩阵，以改进说话人聚类的效果；最后，通过E2CPM的改进方法，减少语义结果解码错误所带来的负收益，并保留和强调高置信度的说话人...

文章 2024-08-14 来自：开发者社区

通义语音AI技术问题之CAM++模型中的CAM模块工作原理如何解决

问题一：如何在线体验Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat模型？ 如何在线体验Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat模型？ 参考回答： Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat模型已经发布到了Modelscope，可以通过访问相应的链接（https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen...

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