目前为止 ， 阿里灵杰围绕AI开发过程中不同类型的需求 ， 提供一系列拳头产品和方案 ， 开发者可以按需取用 。 包括大数据+AI平台类产品（云原生大数据计算服务MaxCompute、实时数仓Hologres、大数据开发治理平台DataWorks、开源大数据平台EMR、实时计算Flink版、数据检索分析Elasticsearch ， 数据湖构建DLF、机器学习平台PAI） ， AI开放服务类产品（视觉智能、智能语音交互、自然语言处理、智能增长等领域丰富的AI原子能力） ， 以及丰富的场景化解决方案（城市大脑、工业大脑、AIEarth、数字人等） 。
在大数据+AI平台层 ， 据阿里云机器学习PAI平台和大数据平台技术负责人林伟介绍 ， 阿里灵杰基于数据、算力、算法的人工智能三要素 ， 打造了独一无二的技术核心竞争力 。
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阿里云智能研究员、机器学习PAI平台和大数据平台技术负责人林伟
数据质量决定模型高度
通过湖仓一体化、数据分析引擎和AI一体化以及基于DataWorks打造的数据质量监控体系 ， 灵杰围绕数据层面建立了完善的全链路体系以支持开发者进行AI模型的开发 。
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算法开发迭代速度是重要生产力
阿里灵杰基于云原生打造了极具开放性的弹性算力 ， 为用户提供快速迭代算法的基础能力 。 同时为了帮助客户实现算法模型的落地 ， 阿里灵杰提供了针对模型编译以及部署等流程的优化能力 ， 为大模型提供了从训练到落地的一体化服务 。
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AI系统能力是核心能力
围绕超大规模稀疏模型训练及服务、超大规模多模态预训练模型、自动编译、大规模集群调度与MLOps能力 ， 阿里灵杰针对工程领域打造了从开发到部署的端到端AI系统能力 。
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PAI为基底 ， 向上支撑 ， AI工程化愿景初成
在本次峰会上 ， 阿里云机器学习PAI平台产品负责人黄博远带来了PAI-AI工作空间、PAI-iTAG智能标注、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-DLC等一系列全新产品的介绍 ， 并针对M6大模型的生态体系与开发平台进行了深入解读 。
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