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阿里云百炼

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以下是关于阿里云百炼的相关信息:

一、阿里云百炼与猎聘的合作

  1. 客户介绍
    • 猎聘是专业的招聘平台,深耕在线招聘市场十余年,拥有超 1 亿优质人才,验证猎头用户数超 21 万,为超 132 万验证企业提供专业招聘服务。其独特的“BHC”三边模式的生态共赢系统不同于行业普遍的“BC”双边模式。
  2. 业务挑战
    • 候选人筛选效率低、人力成本高,依赖关键词筛选等招聘作业模式,需要大量人工筛选,重复性工作大且人力成本高。
    • 人工搜索准确率低,在人工通过关键词筛选候选人的过程中,可能会因为主观判断或信息不完整等原因导致匹配度不高、招聘效果不佳,甚至可能导致企业招不到合适的人才。
    • 等待回复时间长影响求职体验,长时间的等待回复,可能会导致求职者的体验不佳,从而降低求职者对招聘平台的使用满意度。
  3. 阿里云的解决方案
    • 基于百炼提供的通义大模型实现招聘全流程提效,通过 AI 生成并优化 JD,在智能岗位发布、人岗匹配、智能面试及摘要等场景,缩短人岗匹配时间,辅助提效。

二、阿里云百炼与零跑汽车的合作

  1. 客户介绍
    • 零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,自成立以来,始终坚持核心技术的自主研发,是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家,2023 年零跑已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起,零跑汽车便与阿里云展开深度合作。
  2. 阿里云的解决方案
    • 通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,为用户的信息查询、车辆控制、娱乐与媒体服务、秒极生图等互动提供支持,提升用户的座舱体验。
    • 接入通义大模型实现开放式语音交互,改变了传统的固定形式的问答模式,支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互(闲聊场景),进行自然、连贯的多轮对话,可秒级响应,同时结合企业知识库和互联网知识库,满足用户多元化的需求。
    • 基于语音调用通义万相实现秒级作图,零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型,帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸,实现秒级作图,提升娱乐互动;支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能,丰富用户操作体验;知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。
    • 基于百炼构建大模型应用架构,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代,降低大模型应用的创新门槛与成本。

三、阿里云百炼的平台特点

阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。不论是开发者还是业务人员,都能深入参与大模型应用的设计和构建。您可以通过简单的界面操作,在 5 分钟内开发出一款大模型应用,或在几小时内训练出一个专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。使用场景示例:

  1. 法律合规改写:客户是一家招聘平台,每天需要处理百万级别的企业招聘需求,通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端的要求是否符合劳动法要求,是否有性别歧视风险等等,并自动改写,减少了大量人力审核的需求。
  2. 关键信息抽取&打标签:客户是一家法催机构,每天需要处理十万到百万级别的借款人的相关信息,包括数额、借款时长、沟通次数以及反馈等等的大量不同来源的文本,通过百炼工作流,客户构建并串联了案件画像 Agent、借款人画像 Agent、法院画像 Agent 并最终通过打标签 Agent 经过意图分析节点自动化执行下一步,减少了大量律师数据整理,分析以及归类的工作。
  3. 智能助理&客服:客户是一家有 C 端 APP 的教育机构,有几十万的 DAU,客户通过百炼工作流搭建了首页的智能助手,通过意图分类的能力,将不同的用户 Query 分发到不同的场景模型中,针对用户自己的场景进行回答。
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References

阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级

猎聘作为专业的招聘平台,深耕在线招聘市场十余年,拥有超1亿优质人才,验证猎头用户数超21万,为超132万验证企业提供专业招聘服务。不同于行业普遍的“BC”双边模式,猎聘通过B(企业)、H(猎头)、C(个人)用户的闭环商业模式,形成独特的“BHC”三边模式的生态共赢系统。近日,阿里云百炼大模型牵手猎聘共同推动招聘领域AI技术的全面升级。[heading1]业务挑战[content]AI技术在招聘领域的应用已经越来越广泛,通过自动化和优化招聘流程,为企业和个人带来了诸多好处。招聘平台需要向更细化多元、高效精准、AI方向快速转型。传统的招聘工作模式中,招聘平台主要遇到了以下业务挑战:候选人筛选效率低、人力成本高:依赖关键词筛选等招聘作业模式,需要大量人工筛选,重复性工作大且人力成本高。人工搜索准确率低:在人工通过关键词筛选候选人的过程中,可能会因为主观判断或信息不完整等原因导致匹配度不高、招聘效果不佳,甚至可能导致企业招不到合适的人才。等待回复时间长影响求职体验:长时间的等待回复,可能会导致求职者的体验不佳,从而降低求职者对招聘平台的使用满意度。为了解决以上问题,猎聘和阿里云百炼大模型牵手合作,为提效降本保驾护航。[heading1]阿里云的解决方案[content]基于百炼提供的通义大模型实现招聘全流程提效阿里云携猎聘基于通义大模型和百炼定制的prompt优化,通过AI生成并优化JD,在智能岗位发布、人岗匹配、智能面试及摘要等场景,缩短人岗匹配时间,辅助提效。

零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱

零跑汽车成立于2015年12月24日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,零跑汽车自成立以来,始终坚持核心技术的自主研发,是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家,2023年零跑已位列新能源品牌销量前三。从2017年起,零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日,零跑汽车已对OTA功能完成大规模升级,携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能,用于聊天、基础知识问答、文生图等场景,提升用户驾驶体验。[heading1]阿里云的解决方案[content]阿里云通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,为用户的信息查询、车辆控制、娱乐与媒体服务、秒极生图等互动提供支持,提升用户的座舱体验。接入通义大模型实现开放式语音交互阿里云通义大模型帮助零跑汽车改变了传统的固定形式的问答模式,支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互(闲聊场景),进行自然、连贯的多轮对话,可秒级响应,同时结合企业知识库和互联网知识库,满足用户多元化的需求。基于语音调用通义万相实现秒级作图零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型,帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸,实现秒级作图,提升娱乐互动;支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能,丰富用户操作体验;知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。基于百炼构建大模型应用架构基于百炼平台,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代,降低大模型应用的创新门槛与成本。

2.4 阿里云百炼

阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。不论是开发者还是业务人员,都能深入参与大模型应用的设计和构建。您可以通过简单的界面操作,在5分钟内开发出一款大模型应用,或在几小时内训练出一个专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。使用场景示例:场景1、法律合规改写:客户是一家招聘平台,每天需要处理百万级别的企业招聘需求,通过百炼工作流封装多个法律合规Agent判断企业端的要求是否符合劳动法要求,是否有性别歧视风险等等,并自动改写,减少了大量人力审核的需求场景2、关键信息抽取&打标签:客户是一家法催机构,每天需要处理十万到百万级别的借款人的相关信息,包括数额、借款时长、沟通次数以及反馈等等的大量不同来源的文本,通过百炼工作流,客户构建并串联了案件画像Agent、借款人画像Agent、法院画像Agent并最终通过打标签Agent经过意图分析节点自动化执行下一步,减少了大量律师数据整理,分析以及归类的工作场景3、智能助理&客服:客户是一家有C端APP的教育机构,有几十万的DAU,客户通过百炼工作流搭建了首页的智能助手,通过意图分类的能力,将不同的用户Query分发到不同的场景模型中,针对用户自己的场景进行回答

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了解学习阿里云百炼
阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台,具有以下特点和优势: 提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」,是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势: 大模型 API 服务:高可用、高性能、高性价比,提供通义闭源和开源系列大模型,以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型。 AI 应用搭建:可观测、可干预、可追踪,提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力,以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具,实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 同时提供很多行业级的解决方案,如短剧剧本创作、企业线索挖掘、泛企业 VOC 挖掘等。 其能力以原子级别的能力出售,即 API 能力,可结合日常场景进行二次加工应用。 体验相关: 百炼大模型平台体验入口:https://bailian.console.aliyun.com//home (需要登陆阿里云账号,也可以使用支付宝、钉钉、手机号快速注册登陆)。 建议注册后先进行实名认证,方便后续的一系列体验工作,以及领取一些免费的学习云资源。 此外,还有以下相关内容: 第一期「AI 实训营」手把手学 AI 中,本期共学直播地址:会议时间为 20:00 21:30 。 「第一天」COW 项目中,此教程是为 COW 项目接入千问、百炼而作,使用此教程的前提是已完成 COW 机器人的搭建,或者准备进行搭建。百炼首页:https://bailian.console.aliyun.com/ 。在调用阿里云的 AI 服务时有两种方式,一是直接调用模型,如通义千问系列以及其他的大模型产品服务。
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阿里集团投资了哪几个大模型公司
阿里投资的大模型公司主要有月之暗面和 MiniMax 。 去年底,阿里开始密切接触当时大模型公司中排位相对靠后的月之暗面,并在 2024 年春节前谈定投资,大手笔投资近 8 亿美元,持股比例约 40%,月之暗面投后估值来到 23.4 亿美元。 此外,阿里在今年初投资了 MiniMax 约 6 亿美元。
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阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平
阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。 通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型,在多模态和专有能力模型方面影响力强大,始终坚持开源路线,已推出多款开源模型,受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路,提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版,满足企业定制化需求,已在多个领域落地应用。 Qwen2.5Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练,在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3,引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式,展示其顶尖性能与灵活应用场景。 Qwen2.5VL 是新一代视觉语言模型,可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件,识别从金融文档到通用物体,动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力,覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。 10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。
2025-03-14
阿里巴巴详情页生成
使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以参考以下步骤: 1. 市场分析:借助 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为及竞争对手情况,快速获取产品受欢迎程度、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:利用 AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名与可见度。 3. 产品页面设计:通过 AI 设计工具,依照市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:运用 AI 文案工具创作有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片,更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略:让 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:利用 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:使用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:借助 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
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如何使用阿里PAI部署大模型
以下是使用阿里 PAI 部署大模型的步骤: 1. 模型部署: 选中模型卡片,出现部署按钮。 选择 vLLM 部署。 小插曲:竞价系统(用更便宜的价格部署模型)。 部署完成后在 EAS 服务中可以找到 API 的 endpoint 和 key 信息。 同样在 EAS 服务中可以查看部署情况和日志,如果竞价获得不了资源,可以适当调整价格。 在 EAS 服务中可以直接尝试试用模型。 调试方法:Get models 方法需要用 vllm 框架部署才能支持;chat 方法,比如 7b 的蒸馏模型就换成相应的设置。 尝试部署一个 qwen2.5 7b instruct 的原生模型,并测试问题“9.11 和 9.9 的大小?” 2. 蒸馏>数据: 在本地的 python 环境中或 notebook gallery 里建立一个实例来执行 python。 执行相关代码,最终会获得一个 json 文件,即蒸馏出来的数据集。通常需要检查数据的正确性,再进行下一步的训练微调过程。 3. 作业: 在阿里云 PAI 平台上部署一个模型,并调试验证确认自己的部署成功。 调试信息中修改 content 的内容,必须在 content 内容中带上自己的钉钉“昵称”来向大模型对话。 在截止时间 2025/03/05 之前,将自己调试成功的效果截图(截图中的“content”内必须带着自己的钉钉),提交到「问卷地址」。 4. 模型蒸馏微调: 由于上一步中蒸馏的数据集很小,不足以改变模型权重,因此使用一个别人做好的数据集。在使用前可以打开看下里面的结构,和蒸馏出来的数据结构一致。 建立用于训练的数据集:下载并解压数据集,然后在 PAI 平台的数据集中找到 OSS 存储,建立数据集,然后上传数据集。 开始部署模型进行训练:选择 7b instruct 的原生模型,选择训练。选择全参微调,并选择自定义数据集。注意超参配置。 训练要求需要使用灵骏的资源,比如 8 卡 H100,需要的显存比较大。点击训练,在 DLC 里看到相应状态就是训练成功。 训练完成就可以测试模型效果:在 model gallery 里面找到训练好的模型,点击右上角的部署,使用 vllm 部署。部署完成后,使用相应命令调试。
2025-03-04
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗? 我的意思是工作流
市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种: 1. 智谱 GLM4V:通用视觉类大模型,拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,一个接口支持图片/视频/文本,视频和图片类型不能同时输入,调用成本为 0.05 元/千 tokens,可参考。 2. 阶跃星辰:通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005~0.015/千 tokens,输出成本为 0.02~0.07/千 tokens,可参考。 3. 百度 PaddlePaddle:OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署服务费,API 调用在 0.05~0.1/次,开源地址为。
2025-02-21