今天分享的是：阿里云：打造多端多模态最优效果的百炼，共建大模型生态繁荣

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《打造多端多模态最优效果的百炼，共建大模型生态繁荣》介绍了阿里云百炼的产品升级和应用实践。

1. 多端融合，打造最优落地效果的多模态百炼

- 产品升级：从持续为AI创新加速、建设大模型生产力和产品力、打造最优效果的RAG、打造最安全的百炼等方面进行升级，提供多模态模型供给和适配工具链，实现效果工具的可追踪、可分析、可干预。

- 终端探索：从行业需求看终端模型能力，介绍了阿里云百炼支持的多种端侧大模型应用场景，同时也提到了端侧大模型部署面临的挑战以及相关技术链路和性能对比。

2. 开放应用架构，建设全新可精细化运营的百炼

- RAG应用实践：分析RAG出现的背景和落地应用挑战，包括复杂的数据、多样化需求和效果保障等问题，并针对复杂文档理解、差异化需求满足和系统评估与优化提出解决方案。

- 多语言多模态RAG：介绍RAG系统的演进和多模态文档理解技术，以及基于Qwen大模型的Embedding/ReRank能力构建，还展示了多语言多模态RAG应用案例。

- 可持续运营：阐述大模型应用优化思路与选型，包括基础模型、对齐训练、智能体、工作流/多智能体、上下文学习等方法，并分享了ICL、SFT优化实践和自动评估实践。

- AI运营实践：介绍AI应用的实施组件，包括测评标准、运营工具和运营方法论，并详细阐述了PE及RAG的实施方法论。

3. 着眼未来，共建多元化的大模型生态

- 模型 + 应用生态：强调模型和应用双轮驱动，开放资源共享，连接企业客户与生态供给，介绍了模型生态、应用生态、插件生态和服务生态的建设情况。

- 最佳实践案例：分享了Jarvis &百炼打造大模型智慧出行客服、德勤携手阿里云百炼助力企业数智化提升、产品博士 - 基于阿里云百炼的首个阿里云内部案例等实践经验。

以下为报告节选内容