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BeautifulPrompt：PAI推出自研Prompt美化器，赋能AIGC一键出美图
作者：曹庭锋、汪诚愚、吴梓恒、黄俊背景Stable Diffusion（SD）是一种流行的AI生成内容（AI Generated Content，AIGC）模型，能在文字输入的基础上生成各种风格多样的图像。在目前的AIGC方向，SD是开源社区最热门的模型。然而，SD能够生成高颜值的图像，非常依赖于用户提供的Prompt。如果没有好的Prompt，SD往往无法生成用户预期的图像，极大的影响用户的使用
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[EuroSys2023 Best Poster] 面向动态图的极低时延GNN推理采样服务
GraphLearn团队和浙大联合发表的论文被评选为EuroSys2023 best poster。
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PAI-Diffusion 中文模型全面升级，海量高清艺术大图一键生成
PAI-Diffusion中文模型进行大幅升级，本文详细介绍PAI-Diffusion中文模型的新功能和新特性。
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使用 PAI-Blade 优化 Stable Diffusion 推理流程(二)
本篇我们继续介绍使用 PAI-Blade 优化 LoRA 和 Controlnet 的推理流程。
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使用 PAI-Blade 优化 Stable Diffusion 推理流程
PAI-Blade是 PAI 推出的通用推理优化工具，可以通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。
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Span 抽取和元学习能碰撞出怎样的新火花，小样本实体识别来告诉你！
这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法，采用两阶段的训练方法，检测文本中最有可能是命名实体的Span，并且准确判断其实体类型，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升预训练语言模型在命名实体识别任务上的精度。
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算法 KECP 被顶会 EMNLP 收录，极少训练数据就能实现机器阅读理解
KECP是一种面向机器阅读理解的小样本学习算法，采用Prompt-Tuning作为基础学习范式，在仅需要标注极少训练数据的情况下，在给定文章中抽取满足要求的文本作为答案。
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使用EasyCV Mask2Former轻松实现图像分割
EasyCV可以轻松预测图像的分割谱以及训练定制化的分割模型。本文主要介绍如何使用EasyCV实现实例分割、全景分割和语义分割，及相关算法思想。
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EasyCV DataHub 提供多领域视觉数据集下载，助力模型生产
EasyCV汇总了不同领域的常用数据集的介绍和下载地址，方便用户快速下载数据集进行论文指标对齐、模型效果对比、以及实际场景下的模型训练。
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EasyCV带你复现更好更快的自监督算法-FastConvMAE
近期FastConvMAE工作在EasyCV框架内首次对外开源，本文将重点介绍ConvMAE和FastConvMAE的主要工作，以及对应的代码实现，最后提供详细的教程示例如何进行FastConvMAE的预训练和下游任务的finetune。
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EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成
本⽂将提供关于PEGASUS的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤与PEGASUS相关的文本摘要（新闻标题）生成模型。
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阿里云云原生实时数仓升级发布，助力企业快速构建一站式实时数仓
9月14日，阿里云云原生实时数仓升级发布。阿里云计算平台的产品专家分享了实时计算Flink版和Hologres构建企业级一站式实时数仓的核心能力升级及新功能解读。
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EMR重磅发布智能运维诊断系统(EMR Doctor)——开源大数据平台运维利器
E-MapReduce 推出面向开源大数据集群的智能运维诊断系统 E-MapReduce Doctor，有效提升大数据集群运维效率，辅助 EMR 用户完善集群监控体系。
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数据湖统一元数据与权限
本文整理自阿里云数据湖构建与分析研发熊佳树在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
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中文稀疏GPT大模型落地——通往低成本&高性能多任务通用自然语言理解的关键里程碑
继去年使用Transformer Encoder大模型取得中文小样本学习、英文预训练模型知识量度量双冠后，今年阿里云又在中文语言理解权威评测基准CLUE的中文零样本学习权威榜单ZeroCLUE上取得冠军。我们将大模型技术能力向前推进了一大步。
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阿里灵杰融合智能算力，全栈AI服务为探索者铺路
阿里灵杰大数据AI一体化平台提供全流程的开发和运维服务。尤其在模型训练和推理性能、大数据与AI工程能力方面，凭借技术领先性和丰富落地实践，成为区别传统AI集群的独特优势所在。
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数据湖架构及概念简介
本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
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阿里云 Flink+Hologres：构建企业级一站式实时数仓
阿里云 Flink、阿里云 Hologres 在构建实时数仓上所具备的核心能力以及二者结合的最佳解决方案。
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Kubernetes资源编排系列之五: OAM篇
OAM（Open Application Model）是一个标准的、基础设施无关的跨云应用部署模型，亮点在于他并不是一个程序的实现，他是一个文字定义的标准，大家只要依照这个标准去落地，就能把已有的东西整合起来发挥作用。
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动态尺寸模型优化实践之Shape Constraint IR Part II
本篇是关于Part II的介绍，主要介绍shape constraint IR的设计，实现以及一些初步的实验结果；
