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。
随着大模型应用的逐步发展，出现了一种新型的攻击手法，它的隐蔽性强且难以检测。本文将探讨如何有效检测此类攻击，并在实际战场中的有所成效。
随着多模态大模型技术的不断进步，大模型的应用范围得到了极大的扩展，其中较为重要的一个分支便是审核场景。现业务域内有较多场景需要人工进行凭证审核，这些审核工作不仅需要耗费较多的人力成本，效率上也有较大的提升空间。
作为一个功能复杂的应用，无法避免地需要支持众多路径的回流，比如从Launcher、从Push通知、从端外H5、从合作第三方App以及从系统资源分享组件等。 我们知道，不同的回流路径会通过App的不同入口，带着不同的参数打开应用。而应用需要根据不同的回流路径，及其参数要求，跳转到目标页面，并完成完成相应的操作。在跳转到目标页面时，回流过程往往会被启动页、登入页、新手引导、升级、主页等条件检测和页面中断，导致无法顺利地完成目标页面的跳转和相应的操作。 整个回流过程如果不统一设计，代码会因为涉及的回流入口多，回流操作多，回流中断多，以及业务需求地不断增加和变更，变得复杂且高耦合。
文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
单体和微服务谁是毒瘤？单体、分布式、微服务、SOA 到底是什么关系？我的系统该用什么架构？最近终于下定决心研究这个问题并且有所收获，欢迎一起讨论。
