踩内存问题分析成本较高，尤其是低概率问题困难更大。本文详细分析并还原了两个由于动态库全局符号介入机制（it's a feature, not a bug）触发的踩内存案例。
随着大模型在2023年横空出世，“Prompt 工程” 应运而生，作为用好大模型最重要的武器，Prompt 的好坏对模型效果有着决定性的影响。然而，网络上大量相关文章多是罗列“Prompt 工程” 中的若干技巧，少有体系化的总结，让人看完依然不知道该如何入手。 本文希望结合我们在 “Prompt 工程” 中的实践经验，更加体系化地对 “Prompt 工程” 进行梳理，希望可以一步步地帮助大家用好大模型，人人都是 Prompt 工程师。
在B站，每一条飘过的弹幕都是一个故事的碎片，它们汇聚成一幅幅生动的社交画卷。这里，不仅仅是一个视频分享平台，弹幕背后更是一个充满活力的创作者生态系统。B站以其独特的弹幕文化，为创作者和观众之间搭建起了一座互动的桥梁，让创意与情感在虚拟空间中自由流动。在这篇文章中，我们将尝试剖析B站创作者服务建设的思考与技术实践，探索如何通过产品能力的提升，帮助创作者成长，激发创作者的无限潜能，共同构建一个更加繁荣、多元、共生的内容创作环境。 作为内容社区平台，内容消费端和创作供给端是内容生态的基石，也是平台商业化的基础。B站将聚焦优质UP主的发掘和培养，为有才华的UP主提供更多成长机会，为用户带来更加丰富多元的高质量内容。 UP主创作服务为创作者提供充分的创作条件和服务支持，从而为平台提供优质创作者和优质UGC内容的供给，让更多有价值创作者产出更多有价值的内容实现平台内容生态供给侧健康增长。
自动驾驶并非逐渐替人类驾驶，而很大概率会是一个突变过程。 之前，网约车替代巡游出租车，只是用数字化改造了某个产业的局部，这种改造过程往往是渐进的、漫长的过程。事实上，我们大多数所谓的数字化，都是这样的逻辑。所以我们已经习惯了这种渐进替换的方式，而且习惯了在单一系统内线性外推，估算新技术的各种影响。 然而作为本轮产业革命的关键技术，自动驾驶（或者包括更广泛的机器人技术）代表着信息域变革牵引整个物质系统转移的范式变革，其引发的会是整个社会经济系统的全面改变。无论是讨论发展速度，还是对就业的影响，都不能限于交通系统内部。 最近一年来，人工智能的快速发展、端到端自动驾驶技术的演进、传感器和自动驾驶整车价格的快速下降，都大大加快了自动驾驶技术的落地进程：特斯拉FSD大量实际道路应用、马斯克宣布即将落地Robotaxi自动驾驶出租车。而在我国，百度萝卜快跑的Robotaxi在武汉商业运营，也引发热议：萝卜以远低于普通出租车的价格吸引乘客，引起大家对取代司机职业的担心；萝卜快跑驾驶策略十分保守，经常引发路口拥堵等问题，且不设车内安全员，代之以远程云接管，引起了大家对安全性的担心；
很多应用都属于数据密集型应用，而非计算密集型；对于这类应用，CPU往往不是第一限制性因素，关键在于数据量 、数据复杂度 和 数据的快速多变性；因此数据库的选型在应用系统设计中就显得比较重要。 数据库（数据引擎）最核心的任务就是"读到写入的值"，我们尝试从"最简单的脚本文件数据读写" 一步一步扩展讨论到"分布式键值数据库"，在这个过程中我们会遇到很多"挑战"，并尝试逐步解决。
58大数据团队在计算方面的在离线混部项目已经取得了很好的效果，后续规划将大数据组件与云技术进行逐步的融合，同时在过去几年，58大数据团队已经实施了很多高效的降本增效策略（数据EC、高效压缩、治理优化等等），也取得了不错的成果，2024上半年考虑结合云技术对HBase集群进行云化改造，进一步降低业务成本，减少运营维护成本。
生命中有价值的洞见，通常很简单，比如这期杂志的封面主题：不内卷。 内卷并不是一个新词，它最早由美国人类学家亚历山大·亚历山德罗维奇·戈登威泽提出，用以描述某一类文化模式到了某种最终的形态以后，既没有办法稳定下来，也没有办法使自己转变到新的形态，取而代之的是不断地在内部变得更加复杂。后来，内卷化概念又被引入到学者们对二十世纪印度尼西亚爪哇岛农业和中国华北的研究之中，简单来说，内卷就是无效地投入、没有发展的增长。 一个人类学名词，兜兜转转几经流转，最终被中国当代打工人借用来描述身处的职场环境。在经历上一轮信息技术革命对生活和工作节奏的超级加速后，技术的承诺显然部分落空了，于是很多人甚至不再相信，这一波人工智能技术能够让工作变得轻松，他们更愿意相信，有了这神一般技术，日后只怕会更加忙忙碌碌，内卷卷到飞起。OpenAI最近宣布要从非营利组织转变为商业公司，也部分印证了这种担忧。
