技术博客

近日，浙江大学、天津大学与微软亚洲研究院联合提出了一种名为Self-Braking Tuning（SBT）的创新方法。该方法通过引入自我刹车机制，有效解决了深度学习模型在推理过程中可能出现的“过度思考”问题，避免了模型陷入无休止的推理循环，从而显著提升了推理效率和泛化能力。目前，研究团队已将SBT框架开源，为全球研究者和开发者提供支持。

深度学习模型的泛化能力是否依赖大量测试数据成为研究焦点。在端到端黑盒训练中，Scaling Law效率低下，促使学者重新审视模型表征质量与泛化性。通过分析模型表征逻辑复杂度，或可发现数学定理以先验评估泛化性能，为优化人工智能提供新思路。

本文深入探讨了阿里巴巴实时计算平台（RTP）在异构资源解耦领域的技术突破与实践经验，重点剖析了深度学习推荐模型（DLRM）的特性及其部署挑战。通过优化资源分配效率，阿里显著提升了异构计算资源的利用水平。此外，文章还介绍了阿里在NSDI25会议上发布的研究成果，展现了其在该领域的创新实力。

本文探讨了阿里巴巴实时计算平台（RTP）在异构资源解耦领域的技术实践与挑战，重点分析了深度学习推荐模型（DLRM）的特性及其部署过程中遇到的资源分配效率问题。通过优化资源管理策略，阿里显著提升了计算性能与利用率，并在NSDI25会议上分享了相关研究成果，展示了其在异构计算领域的创新突破。

随着人工智能技术的迅猛发展，AI赋能编程成为行业新趋势。阿里巴巴集团推出的通义灵码2.0作为AI与编程结合的创新成果，为开发者提供智能高效的编程辅助。该版本在功能和性能上取得重大突破，成为一个适用于NLP等复杂任务的深度学习模型。它不仅具备高效架构和优化参数，还拥有强大的泛化能力，能够适应多种应用场景，助力编程领域迈向新高度。