近日，为了帮助大家更好地了解 AI 技术发展动态，为用户提供解决实际问题的思路和方法，阿里云特别推出了首档 AI 领域问答栏目——【AI 问爱答】。
该栏目每期都由阿里云的 AI 专家答疑团针对网友提出的各类关于 AI 的问题进行解答。截至目前，已有 5 位 AI 专家做客栏目，累计回答了 40 个问题，涵盖了从大模型商业化落地挑战、端侧智能的现状、模型训练和模型推理的技术路线、快速上手智能编码等多个方面。
薄列峰作为阿里巴巴通义实验室应用视觉实验室负责人，曾任亚马逊首席科学家、华盛顿大学计算机科学与工程学院合聘教授，其研究范围覆盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音等多个领域。同时，他还是 ModelScope 魔搭开源社区和 DashScope 灵积模型服务平台模型技术负责人，意在打造简单易用的 sdk 和 api 接口，方便开发者进行大模型定制部署、应用搭建。
在前期的内容中，专家们就一些热点问题给出了精彩的回答。比如，在一个水涨船高的阶段，如何用好模型是企业和新入局玩家重点思考的问题，要做好业务梳理和知识封装，明确业务应用场景是实时链路还是离线链路，这会影响到模型的选择和 Agent 的搭建。对于如何保持 AIGC 内容的原创性、个性化，避免千篇一律的产出，专家指出电商应用大模型的主要方向，并强调了生成内容的精度和可控式生成的重要性。在视频生成方面，专家认为基于语义的文生视频和对视频内容的编辑都有发展空间，其中针对人的肢体动作和面部表情的编辑在视频编辑控制方向具有很大的商业化可能性。
目前端上的模型落地面临着性能、资源、功耗多方面的平衡挑战，算力受限、内存有限，对精度的要求却不低，场景复杂，选用大尺寸模型或小尺寸模型都存在问题，其资源占用和推理性能面临很大瓶颈。在模型推理方面，由于模型规模和上下文规模持续增长，远远高于硬件算力、显存宽大的增长速度，因此对模型部署的权重、上下文压缩、计算加速、基于分布式架构的可扩展性都提出了很高的要求。而在模型训练中，要提升训练性能以节约成本，首先要确定优化目标，关注对硬件资源的有效利用率。
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