AI Stack · 模型研发

AI Stack 是阿拉丁平台的模型与智能能力。从原始资料到训练实验，再到业务评测，围绕同一任务组织数据、模型和过程记录；评测通过的模型发布后挂载到 Kit。

重点方向

统一构建文本、图文问答与偏好数据，为大语言模型和视觉语言模型的监督微调（SFT）、偏好优化（DPO）与奖励模型训练准备可追溯的训练语料。

像管理项目一样管理模型训练。统一组织数据、模型、任务与计算资源，保留实验配置、数据快照和模型产物。

集中管理模型与智能体的提示词调试、测试题集、批量评测、评分比较与运行监控，为模型选型、应用验收和版本回归提供依据。

查看适用任务、工作内容与交付成果，再选择当前需要的方向。

统一构建文本、图文问答与偏好数据，为大语言模型和视觉语言模型的监督微调（SFT）、偏好优化（DPO）与奖励模型训练准备可追溯的训练语料。

像管理项目一样管理模型训练。统一组织数据、模型、任务与计算资源，保留实验配置、数据快照和模型产物。

集中管理模型与智能体的提示词调试、测试题集、批量评测、评分比较与运行监控，为模型选型、应用验收和版本回归提供依据。

按方向筛选，或搜索名称、任务和交付内容。

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统一构建文本、图文问答与偏好数据，为大语言模型和视觉语言模型的监督微调（SFT）、偏好优化（DPO）与奖励模型训练准备可追溯的训练语料。

像管理项目一样管理模型训练。统一组织数据、模型、任务与计算资源，保留实验配置、数据快照和模型产物。

集中管理模型与智能体的提示词调试、测试题集、批量评测、评分比较与运行监控，为模型选型、应用验收和版本回归提供依据。

带上业务问题、现有资料与运行环境，确认适用范围和下一步工作。