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基于Flow-matching的扩散模型原理解读

作为一种新的商品表现形态,内容几乎存在于手淘用户动线全流程,例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年,我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关,AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验,我们将开启一段时间的内容AI专题连载,欢迎大家一起交流进步。 第一篇《淘宝内容AI团队2024年8篇论文总结》 第二篇《内容AI: 目标驱动的图像生成》 第三篇《OpenAI o1模型的前世今生》 第四篇《多模态人物视频驱动技术回顾与业务应用》 第五篇 《 视频级虚拟试衣技术在淘宝的产品化实践 》 第六篇 《大模型时代的内容分析Agent解决方案与业务实践》 第七篇 《淘宝全新图生视频大模型“淘宝法象”,助力商家降本增效》 第八篇 《大模型时代的视频动静态封面生产方案及业务实践》 第九篇 《MLLM在电商域互动内容生产的实践》 第十篇 《多模态自动布局技术发展及其在淘内内容场的应用》 第十一篇 《 AI赋能:大模型创新的模板生成与内容填 充》 第十二篇《音频生成技术探索与淘宝域实践》 引...

京东中台化底层支撑框架技术分析及随想

作者:京东零售 徐开廷 本文大约1.7万字,阅读需要13分钟。 导读:近几年,除AIGC外,软件领域相关比较大的变化,就是各相关业务领域开始如火如荼地建设中台和去中台化了。本文不探讨中台对公司组织架构涉及的变化和影响,只是从中台化演进的思路,及使用的底层支撑技术框架进行分析探讨,重点对中台及前台协作涉及到的扩展点及热部署包的底层技术细节,结合京东实际落地情况,对涉及的核心技术框架进行源码初探分析,探讨技术框架的考虑点,拓宽大家的思路,欢迎大家审阅。 1、序言 中台及其建设,区别于单体应用建设及微服务建设,最大的差异在于中台建设有一个较为独特的概念,即前台角色。中台建设并采用标准协议,开放了一系列标准丰富的能力供前台角色去编排、扩展使用。从外部的视角来看,其实看不到中台和前台,单纯还是功能交付,外界的感知没有太大的差异;从产研的视角来看,功能交付是中台能力叠加一系列前台个性化能力的结合物,职责上期望通过中台底层能力建设和前台个性化能力增强,两方独立开发,再通过底层技术支撑框架来将两方能力进行结合,期望达到中台、前台角色分工清晰,独立交付,提升交付速度的美好愿望。 从上述定义就可以看到,在...

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