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BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术
本文介绍了阿里云 PAI 团队近期发布的 BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：Dynamic Shape 场景下显存优化的背景与挑战；BladeDISC++的创新解决方案；Llama2 模型的实验数据分析
面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。
TimesFM 2.0：用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势！谷歌开源超越统计方法的预测模型
TimesFM 2.0 是谷歌研究团队开源的时间序列预测模型，支持长达2048个时间点的单变量预测，具备零样本学习能力，适用于零售、金融、交通等多个领域。
操作系统智能助手OS Copilot新功能测评
本文介绍了操作系统智能助手OS Copilot的新功能测评。作为一名运维工程师，作者分享了安装过程中遇到的小问题及解决方法，并详细描述了使用体验。OS Copilot在回答速度、命令执行和任务处理方面表现一般，但提供了便捷的自动化操作，适合新手学习。作者指出其优点包括深度定制化、简化重复工作和对新手友好；不足之处在于回答不够流畅、汉化程度低且智能化水平有待提高。整体评分6分，未来有提升空间。
云上一键部署 DeepSeek-V3 模型，阿里云 PAI-Model Gallery 最佳实践
本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。
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