本文从抖音集团内部画质评估体系的建设历程着笔，主要分享了画质评测对于业务的重要性、主要应用场景和内部产品的一些典型实践案例。通过分享业务视角遇到的一些问题和我们的解决思路，希望能抛砖引玉，为遇到类似困扰的伙伴们提供有价值的参考。
在 2023 年 9 月 7 日举办的 2023 全球数字生态大会上，腾讯正式发布自研通用大语言模型——混元，并宣布通过腾讯云对外开放。本文将主要介绍混元的相关信息与腾讯发展大模型的态度与打法。腾讯云开发者公众号后续还将对话混元大模型技术团队，带来更为深度的技术解读，点个关注不迷路！
国产大模型进入长跑期，从参数至上转向实用优先。 9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。 腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
前一段时间写过一篇 《使用 lombok @Builder 注解，设置默认值时要千万小心！》 的文章，文章提到使用 @Builder 注解将会导致设置的默认值失效问题。 最近读了一篇文章：《Oh !! Stop using @Builder》[1]也颇受启发，发现很多人的确被 @Builder 注解的名字误导了。 大多数同学使用 @Builder 无非就是为了链式编程，然而 @Builder 并不是链式编程的最佳实践，它会额外创建内部类，存在继承关系时还需要使用 @SuperBuilder 注解[2]，设置默认值时也需要额外的 @Builder.Default 去设置默认值[3]，无疑增加了很多不必要的复杂度。 有些同学可能说如果你把这些问题都了解就不会遇到这些坑，没必要“因噎废食”，可是这些问题已经让无数人一次次趟坑，说明它并不是最佳实践，如果有更简便办法可以实现链式编程，又何必徒增这么多复杂度呢？ 其实很多人选择使用 @Builder 实现链式编程，无非是它“更常见”和“最熟悉” ！
在Google的DORA DevOps的研究中，测试数据管理被视为软件交付和组织绩效的重要能力之一[1]，它被用于手动或者自动化测试当中，也可能用于生产环境的全链路压测，良好的测试数据可以快速验证不同逻辑分支的测试用例、重现缺陷或者模拟错误。 但伴随着业务的迅速迭代，数据库、表不断的增加，同时存量的表结构也频繁变更，测试数据的生成与管理也变得越发困难。传统的手动创建测试数据、接口造数方法低效且难以确保全面覆盖，数据的关联性、通用性和复用率也有所欠缺。虽然使用生产数据进行测试看似便捷，但却经常面临用户隐私安全事故的风险。同时，在使用脱敏或历史数据时，数据的有效性和关联性也容易丧失。 在这种情况下，怎样在保证维护测试数据的效率、质量和信息安全的同时，又能最大程度地降低测试数据生成的成本和管理的复杂性呢？
谈到数据仓库， 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT) 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中。 作为云原生数据仓库，火山引擎ByteHouse已支持ELT能力，让用户免于维护多套异构系统，本文将深度解读ByteHouse ELT系统的三大核心功能。
本文介绍了Hologres RoaringBitmap的功能，希望可以帮助更多的业务利用Hologres RoaringBitmap能力，实现更快更准的画像分析。
AB实验平台这几年在互联网公司得到了越来越广泛的应用，采用AB实验来评估产品和技术迭代效果也成为主流的业务新功能效果评估方式，数据驱动的文化在这几年得到了不少公司的广泛的认同，通过数据和指标来说明产品效果也得到了越来越多的公司的认可和应用。 AB实验在其中就是一种很常见的产品效果数据评估工具，在各大公司的产品迭代过程中也得到了越来越广泛的应用。
