Dify+ADB Supabase+LLM实现AI客服系统
本文介绍如何使用Dify、云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM构建一个AI客服系统，帮助在线服装店高效处理售后咨询、订单查询和个性化回复。通过结合Dify的工作流能力、Supabase的实时数据存储与LLM的自然语言理解能力，实现快速自动化响应，显著减轻人工客服压力并提升客户满意度。
使用魔笔对接通义听悟，低代码定制智能会议系统
阿里云提供的多端低代码平台 —— 魔笔，已集成部分听悟API功能，可协助您快速搭建企业智能会议系统。听悟 + 魔笔，定制你的企业智能会议系统听悟 + 魔笔，定制你的企业智能会议系统
【AI系统】AI 编译器后端优化
AI 编译器分为多层架构，最顶层由各种 AI 训练框架编写的神经网络模型架构，一般由 Python 编写，常见的 AI 训练框架有 PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle 等。在导入 AI 编译器时需要用对应框架的 converter 功能转换为 AI 编译器统一的 Graph IR，并在计算图级别由 Graph Op...
转载：【AI系统】AI编译器前瞻
本文首先会基于 The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey 中的调研做一个热门 AI 编译器的横向对比，并简要介绍几个当前常用的 AI 编译器。随后会分析当前 AI 编译器面临的诸多挑战，并展望 AI 编译器的未来。 业界主流 AI 编译器对比 在 The Deep Learning Compiler: A Comprehensive S....
【AI系统】AI编译器前瞻
本文首先会基于 The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey 中的调研做一个热门 AI 编译器的横向对比，并简要介绍几个当前常用的 AI 编译器。随后会分析当前 AI 编译器面临的诸多挑战，并展望 AI 编译器的未来。 业界主流 AI 编译器对比 在 The Deep Learning Compiler: A C...
【AI系统】AI 编译器基本架构
在上篇文章中将 AI 编译器的发展大致分为了 3 个阶段，分别为 1）朴素编译器、2）专用编译器以及 3）通用编译器。 本文作为上一节 AI 编译器架构的一个延续，着重讨论 AI 编译器的通用架构。首先将回顾现有 AI 编译器架构（以 PyTorch 作为标杆），随后引出通用 AI 编...
【AI系统】AI 编译器历史阶段
本文将通过介绍 AI 编译器的设计目标、定义、发展阶段等角度，详细探讨 AI 编译器的历史发展。如下图所示，AI 编译器的发展应该分为三个阶段：朴素 AI 编译器（阶段一）、专用 AI 编译器（阶段二）、通用 AI 编译器（阶段三），接下来我们将会主要按照这...
【AI系统】为什么需要 AI 编译器
本文将通过探讨 AI 编译器的黄金年代以及传统编译器与 AI 编译器的区别等角度，来介绍为什么需要 AI 编译器。 AI 编译器黄金年代 图灵奖获得者 David Patterson 在 2019 年 5 月发表了一个名为“计算机架构新的黄金年代”的演讲，他通过回顾自 20 世纪 60 年代以来的计算机架构的发展，来介绍当前的难题与未来的机遇。他预测未来...
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