在当前软件开发过程中,如何保证系统的稳定性和质量一直是一个重要的挑战。特别是对于复杂的业务系统,涉及多个流程和多个端,如何全面验证其功能和性能,并发现和解决潜在问题,成为了一个关键需求。因此,构建一个能够串联多个业务流程、覆盖多个端的全流程自动化测试平台,对于提高系统的稳定性和质量是至关重要的。本文将介绍背景、现状分析、具体实现和运营机制等方面,帮助读者全面了解和理解该平台的重要性和实现原理。
B站过去的客服系统是通过外部采购获得的,已经使用了几年。然而,这个外购的系统存在一系列问题: 稳定性低,缺乏良好的拓展性和伸缩性,经常出现bug,难以应对突发的流量高峰。 与B站产品体系无法打通,难以根据业务需求进行定制化。 由于系统逻辑老旧,稳定性不佳,导致效率低下,已经不再能满足进一步提升客服效率的要求。 虽然曾考虑过采购新的客服系统,但也面临一些问题,如: 昂贵的价格,特别是在当前降本增效的大背景下,这是一个重要因素。 更重要的是,该系统仍然无法与内部系统进行良好的整合,无法支持业务定制化。 因此,B站决定开展新客服系统的自研工作。
随着 ChatGPT 的横空出世与 GPT-4 的重磅登场,生成式 AI(Generative AI)引起了前所未有的关注,基于 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)的模型在各类 NLP 和 CV 任务上取得了惊人的效果。生成式 AI 模型可以根据训练过的数据创建新的内容、模式或解决方案,一些典型应用包括 ChatGPT、Stable Diffusion 和 DALL·E 等(封面图片来自 DALL·E)。然而,在推荐系统(RS)领域研究中,受限于推荐系统 User/Item ID 的范式,以及大多情况下为非通用、非常识知识,因而直接将基于 GPT 的模型作为推荐模型具有一定的局限性。例如,在电影、图书和音乐等领域推荐场景直接将 ChatGPT 作为推荐模型可以取得较好的效果,然而,在其他一些领域推荐场景直接利用 ChatGPT 效果有限。随着各类生成式模型层出不穷,部分研究人员开始考虑如何在 RS 中有效引入生成式 AI。本文主要关注 RS 和生成式 AI 可能存在的结合点,调研了 RecSys'23 等会议录用的若干相关工作,以及最新已公开
本文主要分享如何快速上手ARM汇编开发的经验、汇编开发中常见的Bug以及Debug方法、用的Convolution Dephtwise算子的汇编实现相对于C++版本的加速效果三方面内容。
得物提供大量商品买卖等服务,资金流转量大,任何由于设计缺陷、系统缺陷、系统故障、人为操作、安全漏洞等因素都会引发直接或间接资金损失。资损防控就是在项目全生命周期内,引入多种资金分析和控制手段,预防资损故障或控制资损故障影响范围。
开源大模型迭代速度真的是越来越快了。META 最近开源了新的 Llama2 模型,百花齐放!本文我将总结几个主流的开源大模型,分享我的使用体验,帮助各位初学者更快地使用这些大模型。
两百多年前苏格兰出了一位大哲学家,他的名字叫做亚当·斯密。今天人们对他的了解更多是在经济学家这个身份,都认为是他发现了“看不见的手”这一神奇的经济规律,以及他那本著名的《国富论》。然而除了这本书之外,斯密还出版了另外一本巨著——《道德情操论》(The Theory of Moral Sentiments),这是一部难得的哲学以及文学佳作。值得一提的是,我认为此书可以帮助我们去理解当代软件工程遇到的各种问题,也可以帮助我们探索一些解决之类难题的方法。