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。
