语音AI是最早从实验室走向应用的AI技术，其发展史就是不断创新、解锁应用的历史，从1995年 Dragon Dictate的桌面孤立词语音识别，到2011年苹果的手机语音助手SIRI，再到当下百花齐放的各种智能语音应用。 由于技术的快速进步，以及各大云计算厂商以API形式提供的语音AI能力，目前开发者已能便捷使用语音AI去搭建应用。但API也存在局限性，不少开发者希望获得更多、更底层的把控力，希望对API背后AI模型有更深入的了解；不只是开发应用，还可以开发模型；不只是调用API接口，还可以通过对模型的训练或微调（fine-tuning），以提升实际应用效果。 为了让所有满怀创意的开发者实现更高水平的创新，在最近推出的魔搭社区ModelScope上，阿里达摩院首批开源开放了40多个语音AI模型，公有云上广受欢迎的付费模型这次也免费开放。模型背后，我们提供了训练或微调脚本工具链，含盖语音AI各个主要方向。 下面，就让我们以语音合成、语音识别、语音信号处理为例，来展示如何玩转魔搭社区的语音AI模型。
本文是支付宝体验科技沙龙第 3 期-走进蚂蚁端智能技术的回顾系列文章，蚂蚁集团客户端工程师朱木分享了蚂蚁端侧计算容器面临的挑战、思考和设计方案。
Flutter for Web（FFW）从 2021 年发布至今，在国内外互联网公司已经得到较多的应用。作为 Flutter 技术在 Web 领域的有力扩充，FFW 可以让熟悉 Flutter 的客户端同学直接上手写 H5，复用 App 端代码高效支撑业务需求；在 App 侧 FFW 也可作为 Flutter 动态下发的兜底方案。总的来说在业务和技术上 FFW 都具有相当的价值。 然而在使用 FFW 时有一个明显的问题：其编译产物 main.dart.js 较大，初始的 Hello world 工程编译后产物 js 大小为 1.2 MB，添加业务代码后 js 的大小还会继续增加。在阿里卖家的内容外投业务中，3 个页面的工程 js 大小为 2.0 MB，js 文件过大直接的影响就是页面首次首屏加载的速度。针对 js 的大小有较多优化方法，本文主要记录 main.dart.js 分片优化方案的实现。
本期知识小报的主要内容包括： • Lombok 之 @Builder 注解与 JSON 反序列化的冲突 • 如何动态设置日志输出级别 • JWT的生成原理和误区 • Java 8 parallelStream 避坑指南
今年阿里巴巴成立科技伦理治理委员会，把科技伦理作为技术发展的一个非常重要的方向考虑，并开始重点着手在隐私保护、深度学习、AI安全等关键方向前沿技术的布局和探索。 在近期的多个顶会上，阿里巴巴多篇该方向的研究论文入选。为了方便大家更全面了解安全可靠的人工智能技术进展，我们邀请清华大学的专家一起，在11月30日14点为大家带来包括安全隐私计算、对抗学习、贝叶斯深度学习、异常检测、鲁棒评估、噪声学习、 鲁棒动态图学习、偏微分方程求解等多方向技术趋势的最新顶会论文和专业直播解读，欢迎预约关注。
抛开复杂的技术概念，用一句话简单表达，我觉得就是让端具备思考决策能力。移动互联网时代，常见的业务模式是端负责内容呈现，云端进行推荐决策，作为客户端开发，更专注于渲染互动、跨平台、动态化等移动端技术。而端智能则是利用端侧的硬件资源，进行实时感知、计算、决策和干预，通过让端具备机器学习能力，带来用户体验与业务效果的提升。涉及到的技术包括端侧数据挖掘，端侧特征计算，端侧样本计算，端侧推理计算，端侧学习训练，端云协同提效等。
经过几个月的努力，基于Electron框架开发的新版淘宝直播推流软件终于上线了。随之而来的就是线上用户反馈的各种问题，其中最影响用户体验的当属应用崩溃问题了。当应用程序出现未 catch 的异常时就会发生崩溃，本文介绍了客户端应用崩溃的处理流程。
