随着模型训练技术进入规模化应用阶段，提升训练效率与降低算力成本已成为全球AI竞赛的关键突破口。在以集群为单位的常态化运行的模型训练场景中，底层存储系统面临三重核心挑战：需同时实现亿级文件的高吞吐低延迟访问、PB级数据的高可靠存储，以及全系统级的高可用容错能力。本文将系统性解析B站在大规模模型训练场景中构建的存储体系升级方案与工程实践经验。
本文围绕SPU（标准化产品单元）的演进与挑战，系统分析了当前SPU在定义、生产、审核和数据治理方面存在的核心问题，如SPU定义与商品类目强耦合、数据质量不及预期、审核效率仍有提升空间、存在同质化数据等。为应对这些问题，文章重点介绍了通过引入AI/大模型技术，在SPU生产、审核与治理链路中的实践成果，包括算法生成SPU、机审辅助、外包审核流程优化及数据质量提升，并推动了商品托管等应用场景落地。展望未来，提出以大模型为驱动，构建独立的SPU模型与Schema体系，实现SPU与商品定义解耦、全链路自动化升级，最终达成更高效、准确、智能的SPU数据生态。
最近几个月，我被安排负责与大模型应用相关的开发工作。刚开始接触OpenAI的AgentSDK、OpenManus时，面对一大堆新名词，比如Functioncall、ReAct、Agent 等概念像一堆零散的拼图等，真的是一头雾水。好在平时我也会关注大模型领域的最新资讯，了解到Cursor可以帮助快速理解项目代码。实际体验后，发现它确实比当时的工蜂好用不少，于是我就果断“付费上班”了。而这段经历的价值远不止于效率提升 —— 在与 Cursor 磨合的过程中，我逐渐沉淀出一套与 AI 结对编程的方法论。
本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
当短剧出海、跨境电商等新兴领域打造全球化内容时，面临着一个棘手的基础问题——原始视频的中文字幕。原始字幕对于海外观众来说，不仅是无效信息，还严重干扰观看体验。传统方案——直接添加对应外语字幕会导致画面杂乱，而使用马赛克或基于 GAN 的字幕擦除补全方案会导致画面模糊、帧间闪烁，都无法彻底解决这一挑战，使得优质内容的出海之路障碍重重。 如今，火山引擎视频点播带来了破局之道——应用基于 DiT 大模型与字体级分割的无痕字幕擦除功能。该方案以两大核心技术突破和强大工程能力，重新定义字幕擦除标准，不仅可以实现全片真实自然的“无痕擦除”，更灵活支持多字幕框、指定时间段的精准擦除。
在过去的一年里，我们团队完成了一项壮举：将近万核的 Java 服务成功迁移到 Rust，并收获了令人瞩目的性能提升。我们的实践经验已在《RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量》一文中与大家分享。然而，在这次大规模迁移中，我们观察到一个有趣的现象：大多数服务在迁移后性能都得到了显著提升，但有那么一小部分服务，性能提升却不尽如人意，仅仅在 10% 左右徘徊。这让我们感到疑惑。明明已经用上了性能“王者”Rust，为什么还会遇到瓶颈？为了解开这个谜团，我们决定深入剖析这些“低提升”服务。今天，我就来和大家分享，我们是如何利用 Profiling 工具，找到并解决写入过程中的性能瓶颈，最终实现更高性能飞跃的！在性能优化领域，盲目猜测是最大的禁忌。你需要一把锋利的“手术刀”，精准地找到问题的根源。在 Rust 生态中，虽然不像 Java 社区那样拥有 VisualVM 或 JProfiler 这类功能强大的成熟工具，但我们依然可以搭建一套高效的性能分析体系。为了在生产环境中实现高效的性能监控，我们引入了 Jemalloc 内存分配器和 pprof CPU 分析器。这套方案不仅支持定时自动生成 P
历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Building effective agents》一文与自身实战经历高度契合。本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实施要点的同时，也融入了我的实战心得与实践经验总结。无论您正考虑构建工作流系统还是Agent系统，都能在此找到适合场景的最佳实践方案。特别值得关注的是文末的工具提示工程部分，这是Agent成功实施的关键因素。
Apache Dubbo 最新发布的云原生重磅升级，为开发者和运维团队带来了 一键部署微服务集群 与 全新控制台 的双重能力，极大提升微服务全生命周期管理体验。
随着模型的范式和工程方式发展，网络上涌现出了一大批模仿人类研究者对问题进行深入研究的智能体应用。本文将从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南开始，通过几个开源框架的架构解构与功能映射，揭示不同框架在研究自动化领域的差异。为各位使用者、开发者选择合适工具和框架提供系统化参考。
