Wasm，全称 WebAssembly，官网描述是一种用于基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。Wasm被设计为一个可移植的目标，用于编译C/C++/Rust等高级语言，支持在Web上部署客户端和服务器应用程序。 Wasm 的开发者参考文档： https://developer.mozilla.org/en-US/docs/WebAssembly 简单的来说就是使用C/C++/Rust等语言编写的代码，经过编译后得到汇编指令，再通过JavaScript相关API将文件加载到Web容器中，一句话解释就是运行在Web容器中的汇编代码。Wasm是一种可移植、体积小、加载快速的二进制格式，可以将各种编程语言的代码编译成Wasm模块，这些模块可以在现代浏览器中直接运行。尤其在涉及到GPU或CPU计算时优势相对比较明显。
在数字化转型的浪潮中，如何将直播间无缝融入H5页面，成为提升用户体验和业务转化率的关键挑战之一。本文探讨了这一创新实践，通过技术解析和实际案例，展示了如何在H5页面上实现直播间的高效嵌入，不仅增强了用户的沉浸式体验，还显著提升了业务指标，为开发者提供了宝贵的参考和借鉴。
网络优化一直是移动互联网时代的热议话题，弱网识别作为弱网优化的第一步，受到的关注和讨论也是最多的。本文从设计、开发、落地详尽的分享了携程在弱网识别方面的实践经验，如果你也有类似需求，这篇文章会是一个不错的实操指南。
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。
