短视频在过去数年内成为主流的内容创作和信息分发渠道之一， 字节跳动提供独特的视频播放体验，吸引了全球数十亿用户， 一项重要的贡献因素是其先进的个性化视频技术。过去五年间，团队完整开创了这一崭新的技术领域以优化用户体验， 在此我们首次向业界披露个性化视频技术区别于传统音视频技术的主要概念和部分方法， 希望对整个行业有所启发。本文系“个性化播放技术”的中文精简版，欲了解更详细内容可参考原论文。论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.17073（复制到浏览器打开，也可点击文末阅读原文，直接跳转）
随着云原生技术栈的迅速发展，系统复杂性逐渐下沉到服务网格、网关、通用 sidecar、serverless 运行时、内核等基础设施层面，给可观测性带来了巨大的挑战。本文结合真实的排障案例，介绍了火山引擎云原生团队在容器全栈观测方面的技术实践。
在 2024 年全国大学生物联网设计竞赛中，火山引擎作为支持企业，不仅参与了赛道的命题设计，还为参赛队伍提供了相关的硬件和软件支持。以边缘智能和扣子的联合应用为核心，参赛者们在这场竞赛中展现出了卓越的创新性和实用性，将边缘智能与扣子的技术巧妙地应用于机器人、家庭陪护、智慧康养、智慧座舱等多个领域，为未来行业应用结合大模型的 AIoT 解决方案探索出更多可能性。 本文将聚焦机器人领域，详细介绍“少年先疯”队伍，基于火山引擎边缘智能及扣子，打造的家庭助老助残智能取物机器人解决方案。
10月18日，在 QCon 全球软件开发大会 2024（上海站），火山引擎边缘云资深架构师徐广治围绕火山引擎边缘计算产品背后的算力底座 - 边缘云原生操作系统，探讨如何实现算力服务的混合部署和跨区域弹性调度，以及在小型化、集成化、轻量化基础上的技术创新，并展开介绍了边缘云原生操作系统的研发动因、面临挑战、架构设计和未来演进方向。 演讲内容主要包括了五部分：边缘云行业现状和发展历程，边缘场景的技术挑战，边缘云原生操作系统，业务应用实践，演进和未来思考。
字节跳动豆包大模型团队近期发布成果 《How Far is Video Generation from World Model: A Physical Law Perspective》，该成果系统性分析了主流 DiT 架构视频生成模型究竟能否从数据集中抽象并理解物理规律，并为此进行了系统性实验。 本文介绍了此项研究的实验方法、探究过程与关键实验结果。
在《火山引擎多云容灾架构下的流量调度实践》一文中，我们介绍了接入层和应用层的容灾实现，下一步就需要考虑如何实现数据库的跨云容灾方案，以期在极端场景下，确保业务稳定可靠持续性运转。
本文将介绍抖音集团管理数据、应对数据质量与效率挑战的策略，重点聚焦于如何通过指标服务提升数据产品的稳定性和可复用性。
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，然而，RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性，也给训练和部署带来了挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足，难以适应不断涌现的新算法需求，无法充分发挥大模型潜力。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow（开源项目名：veRL），一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。该框架采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。实验结果表明，HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时，吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。
在《字节跳动容灾实践：同城容灾+异地多活是最好的模式吗？》一文中，我们介绍了字节跳动从单机房到同城多机房再到异地多活的演进过程。本文将围绕字节跳动当前的模式——同城容灾+异地多活，介绍团队在异地单元化架构落地上的一些思考和实践。
