伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（ Checkpoint ）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了 ByteCheckpoint 。这是一个 PyTorch 原生，兼容多个训练框架，支持 Checkpoint 的高效读写和自动重新切分的大模型 Checkpointing 系统，相比现有方法有显著性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训练提效中 Checkpoint 方向面临的挑战，总结 ByteCheckpoint 的解决思路、系统设计、 I/O 性能优化技术，以及在存储性能和读取性能测试的实验结果。
探索RocketMq消息中间件的奥秘：深入源码剖析消费者消费流程与存储架构。本文从RocketMq消息存储的精细设计出发，揭秘CommitLog与ConsumerQueue如何携手实现高效存储与快速消费，旨在为读者搭建起通往RocketMq核心原理的桥梁，激发进一步探索的兴趣。
随着近几年得物的业务和技术的快速发展，我们不管是在面向C端场景还是B端供应链；业务版本的迭代更新，技术架构的不断升级；不管是业务稳定性还是架构稳定性，业务灰度的能力对我们来说都是一项重要的技术保障，越来越受到我们业务研发的关注。然而，传统的灰度发布服务往往过于定制化，缺乏灵活性和通用性，无法满足不断变化的业务需求，往往灰度的场景可能通过代码硬编码或者简单的配置中心配置。在这样的背景下，本文将介绍一种全新的、轻量级的灰度平台，它将为大家的业务带来全新的灰度体验。
一图胜千言，图片是信息传递的重要载体。当用户进行社交媒体分享时，图片是比文字更加直观的展示方式。在一些分享的场景可能天然就有图片，比如分享一个商品，商品的图片就是最直观的展示方式。但是在一些场景下，可能没有天然的图片，比如分享一个从北京到上海的火车线路，这时候就需要我们自己生成图片。
在携程的搜广推业务中，Eagle技术生态扮演着核心角色，不断地应对业务扩展带来的新挑战。本文首先剖析了Eagle算法策略平台的架构创新，包括流程组件化、编排可视化和逻辑算子化，这些设计有效提高了开发效率并确保生产稳定性。进一步通过推荐信息流业务的实践案例，展示了策略平台在性能提升和资源优化方面的实际效益。最后，对平台的未来发展进行了展望，包括优化调度、增强编排、灵活部署、全链路监控和提升用户体验等，以持续引领技术创新，满足业务发展需求。
OpenAI的人事动荡继续，这次是OpenAI总裁Greg Brockman宣布长期休假——他被公认为Sam Altaman的铁杆，曾在Sam被赶出董事会的时候和他同进退。Greg Brockman自己对外宣称是长假之后会返回公司，不过，很多科技公司的高管，都会在离职前休一个长假，他的举动很难不让人有其它猜测。 此外，还有两位核心高管被曝离职，一位是联合创始人之一Johnson Schulman，他在离职前短暂担任安全团队负责人，这个团队之前由OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever和研究员Jan Leike共同负责。 同时，Johnson还领导了OpenAI的GPT系列大模型的Post-Training（后训练）过程，可以说是技术构建中一个很关键的人物。更耐人寻味的是，他离职之后，和Jan Leike一样，直接入职了OpenAI的最强竞争对手Anthropic。
1 The Art of Doing Science and Engineering 2 The Mythical Man-Month: Essays on Software Engineering 人月神话 3 Probability and Computing 4 The Cathedral & the Bazaar 大教堂与集市 5 Staff Engineer 6 Designing Data Intensive Applications 7 Software Engineering at Google 谷歌软件工程 8 Economics Rules 经济学规则 9 Computer Systems: A Programmer's Perspective
