
5月20日,阿里巴巴副总裁、阿里云计算平台负责人贾扬清在媒体沟通会上表示,数字经济迅猛发展,不断丰富、增长的数智业务,对技术提出了更高的挑战,企业的数字化创新需要用好“大数据+AI”这个“核武器”。
经过近20年的发展,大数据已从早期的数据挖掘进化为承载数据分析、数据管理、数据协同的综合治理平台。阿里巴巴在数据治理方面拥有丰富的经验,无论是简单、易用、弹性的云数据仓库MaxCompute,还是提供一站式数据开发、管理、治理的平台DataWorks,都能成为企业数字化的“好帮手”。
建筑行业领头羊——中建三局一公司,就基于阿里云的DataWorks和MaxCompute构建了数智建造一站式服务平台。该平台覆盖了建造领域生产场景全链路、核心管控全流程和智能决策全视角,使建造类企业实时感知、动态控制和智能化决策成为现实。
中建三局只是建筑行业的一个缩影。事实上,大数据技术早已经广泛应用到各行各业的数字化转型中。

中建三局数智建造一站式服务平台
金融行业,天弘基金每天有百亿级数据量实时在线交易,采用阿里云飞天大数据平台,使数据清算时长从8小时缩至1.5小时;在线教育行业,VIPKID在阿里云大数据技术的辅助下,实现了60%的问题自动化处理,投诉率降低66%;快狗打车基于阿里云,实现了经纬度数据实时决策,15秒及时响应,3分钟车到位,货车空驶率降低30%……
对企业来说,业务要创新提高效率,仅仅把数据管的好、用的好,还不够,还需要AI技术的加持。“大数据和AI密不可分,结合在一起,更能帮助企业在数字时代从容应对不确定性。”贾扬清表示。
随着数据量越来越大,模型变得越来越精准、高效且复杂。因此,无论是在数据还是计算方面,都需要有一个更加大规模、大体量的底座,来支撑上层AI的需求。
为此,阿里云机器学习平台PAI构建了灵活、易用和功能丰富的机器学习全栈产品:PAI-Studio(可视化建模平台)、PAI-DSW(云原生交互式建模平台)、PAI-DLC(云原生AI基础平台)、PAI-EAS(云原生弹性推理服务平台)。

对企业来说,工程化已经超越算法,成为AI落地的更大瓶颈。日前,阿里巴巴与清华大学合作发布了超大规模中文多模态预训练千亿参数模型M6。该模型的数据集包含超过1.9 TB图像和292GB文本,参数规模达到1000亿,可完成产品描述生成、视觉问答、问答、中国诗歌生成等跨模态任务。
目前,M6已经用于业务场景里。在犀牛新制造的服装设计上,M6可以根据潮流趋势文本的描述,自动产出细节清晰的服装图,并符合生产标准。

我们希望将M6的场景化服务能力开放给所有企业。”贾扬清表示。
要把AI转化为生产力,不仅要懂 AI、还更要懂行业。阿里云机器学习平台PAI以电商、金融、游戏、直播等业务为起点,在智能推荐、用户增长、金融风控、音视频文本等多模态场景积累了丰富的实战经验,沉淀了大量成熟算法、框架及工程化组件等“原子能力”,帮助开发者及企业客户更快地孵化和构建新场景业务。
好文章,需要你的鼓励
这项由Snowflake AI Research发表的研究挑战了传统语言学对大型语言模型的批评,通过引入波兰语言学家Mańczak的理论框架,论证了LLM的成功实际上验证了"频率驱动语言"的观点。研究认为语言本质上是文本总和而非抽象系统,频率是其核心驱动力,为重新理解AI语言能力提供了新视角。
freephdlabor是耶鲁大学团队开发的开源多智能体科研自动化框架,通过创建专业化AI研究团队替代传统单一AI助手的固化工作模式。该框架实现了动态工作流程调整、无损信息传递的工作空间机制,以及人机协作的质量控制系统,能够自主完成从研究构思到论文发表的全流程科研工作,为科研民主化和效率提升提供了革命性解决方案。
德国马普智能系统研究所团队开发出专家混合模型的"即时重新布线"技术,让AI能在使用过程中动态调整专家选择策略。这种方法无需外部数据,仅通过自我分析就能优化性能,在代码生成等任务上提升显著。该技术具有即插即用特性,计算效率高,适应性强,为AI的自我进化能力提供了新思路。
Algoverse AI研究团队提出ERGO系统,通过监测AI对话时的熵值变化来检测模型困惑程度,当不确定性突然升高时自动重置对话内容。该方法在五种主流AI模型的测试中平均性能提升56.6%,显著改善了多轮对话中AI容易"迷路"的问题,为构建更可靠的AI助手提供了新思路。