对接AI搜索开放平台的向量模型
本文介绍如何在OpenSearch行业算法版中，使用AI搜索开放平台自定义部署的文本向量化模型。解决跨区域网络耗时问题，为用户提供更多模型选择。
扩散模型=进化算法！生物学大佬用数学揭示本质
在机器学习和生物学的交叉领域，一项令人瞩目的研究成果揭示了扩散模型与进化算法之间的深刻联系。来自Tufts大学和Harvard大学的研究人员通过数学证明，展示了扩散模型本质上是一种进化算法。这一发现不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中也具有广泛的潜力。 在自然界中，进化和学习是两种能够产生新奇性的过程。进化是一个缓慢的变异过程...
什么是模型hitrate评估算法组件
该组件使用hit_rate_pai.py脚本，实现向量召回评估的功能。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制支持使用的计算引擎为MaxCompute。组件配置您可以使用以下任意一种方式，配置模型hitrate评估组件参数。方式一：可视化配置参数输入桩输入桩（从左到右）建议上游组件对应PAI命令参数是...
使用Lasso回归算法进行模型训练_人工智能平台 PAI(PAI)
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。
使用Lasso回归算法进行模型预测
Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测，比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。
如何对定制模型进行开发_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本篇文档将详细介绍自定义排序模型用到的JSON文件配置以及提供给用户自行实现的代码示例。
【CIKM 2023】扩散模型加速采样算法OLSS，大幅提升模型推理速度
论文：Zhongjie Duan, Chengyu Wang, Cen Chen, Jun Huang, Weining Qian. Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models. CIKM 2023 背景 近年来，在图像生...
阿里云人工智能平台 PAI 扩散模型加速采样算法论文入选 CIKM 2023
1. 背景 近日CIKM 2023上，阿里云人工智能平台PAI和华东师范大学陈岑副教授团队主导的扩散模型加速采样算法论文《Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models》入选。论文提出了OLSS (Optimal Line...
Stable Diffusion采样速度翻倍！仅需10到25步的扩散模型采样算法（2）
在实验中，DPM-Solver 获得了远超其它采样算法的加速效果，仅仅在 15-20 步就几乎可以收敛：并且在论文中定量的结果显示，DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略，即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此，基于 25 步的 DPM-Solver，Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍！例如，下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusi....
Stable Diffusion采样速度翻倍！仅需10到25步的扩散模型采样算法（1）
清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队提出 DPM-Solver（NeurIPS 2022 Oral，约前 1.7%）和 DPM-Solver++，将扩散模型的快速采样算法提升到了极致：无需额外训练，仅需 10 到 25 步就可以获得极高质量的采样。要说 AI 领域今年影响力最大的进展，爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描述，就可以由 AI 生成一张质量极高....
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