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阿里云网站全新启航重新定义20时代的“一站式上云”
在刚刚过去的2020年云栖大会上，阿里云智能总裁张建锋宣布，阿里云正式从“飞天云平台”走向“数字原生操作系统”，进入2.0时代。
关于阿里云2.0，张建锋如此定义:“阿里云2.0，我认为就是云+数字原生操作系统的一个组合。我们大家都希望来改变大家使用云的方式，也希望来改变大家开发应用的方式。最终，让我们的组织，让我们的社会、企业变得更智能，真正迈入数字化的社会。”
在这样的背景下，阿里云官网在10月24日程序员节到来之际，进行了全面的改版升级，向程序员致敬，推出了更具数字化、科技感的首页。
此次改版升级具体改了什么?所谓的阿里云2.0愿景，在阿里云官网做出了怎样具体的落地?对于千万用户而言，阿里云2.0升级能否继续为各行各业带来更多上云普惠?
可以看到，阿里云2020版官网在布局风格上发生了很大的转变，新版以“一站式在线服务+一站式角色匹配+一站式生态”为重心，大幅度降低了营销感，增强了服务感。很多用户表示，这个版本，更加高端大气科技感了!
还记得今年4月份吗?阿里集团放出狠线亿，用于阿里云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心研发技术攻坚和面向未来的数据中心建设。大力投资数字新基建，这是阿里云2.0战略的核心基础。
总而言之，阿里云官网改版和2.0战略背后透传的意思，还是要把“盘子”继续做大。
阿里云2020版官网首页风格大变，但具体做了哪些细节上的调整，这些调整背后又隐藏着怎样的逻辑，仍值得一一来看。
首先，首页右上角的账户中心变化了。用户登录后，可以在首页右上角直接看到账户信息、产品信息、服务信息，也可以在这里对已购的产品和服务进行一站式管控。身边的程序员同学表示，常用的入口在这里都能够迅速找到，快速缩短了找管控入口的路径。
我们在调研用户对改版看法的时候，有一个楼层被多次提到，就是新版的企业应用楼层，一名企业财务负责这个的人说，这次改版之后，公司的财务、HR等角色，可以在这个楼层根据岗位角色，快速找到对应的产品，并通过这一些产品，提升公司效率，极大地降低了采购产品时的挑选成本。
可以看到，该楼层包含6个品类，对应的是创业者、法务、财务、营业销售人员、人力资源、运维六个角色，也体现出了阿里云帮助初创企业、中小企业快速地构建公司的业务逻辑，获得更加多“云”端能力的普惠的决心。
在新版官网首页里，阿里云丰富的产品和解决方案被放在了核心位置，导航上也看到了更为丰富的生态内容，这一举动也呼应了阿里云2.0的落地目标之一——让阿里云十年集成的324个行业解决方案，37个行业通用方案形成可共享的经验，赋能到各行各业，大幅度降低企业应用新技术的门槛。
总之，阿里云官网首页改版大幅优化了使用者真实的体验，重新定义了云计算网站的“一站式”在线服务、“一站式”角色匹配、“一站式”生态。不仅是为满足企业的上云业务诉求，其背后也隐藏着为了普惠更多组织和企业，使“云”慢慢的变成为整个社会商业技术底座的宏大愿景。
阿里云2.0升级，尤其从“云钉一体”走向新的“云端一体”，需要一步一步夯实基础，而迈出的第一步，正是如今所见的官网新面貌。企业的官网是服务的“前台”，走在前面，发生的变化必然是跟着背后的战略走，一点一滴的改变皆是向前。
未来，阿里云会赋能更多的组织和企业拥抱“云端一体”，帮助客户创造更大的商业经济价值、业务价值和技术价值。
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ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
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3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
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