在流量日益增长的今天，随着用户需求的不断增加和性能要求的提升，一个能够更好地处理高并发、低延迟和资源有效利用的计算层是十分重要的。尽管在过去我们平台使用Java开发的计算层提供了稳定的服务支撑，但面对日益增长的流量和低延迟的需求，Java不可避免地开始显现局限性： 垃圾回收：Java 的自动内存管理依赖于垃圾回收机制，而垃圾回收虽然简化了开发工作，却可能引入不可预测的延迟。 内存使用效率：Java 的内存管理通常比手动管理的语言消耗更多的内存，因为它必须保留足够的空间来处理对象分配和回收。 异步处理瓶颈：虽然Java近年来强化了异步编程支持，但在极限性能优化方面，仍存在不可忽视的不足。 在此背景下，经过调研和实验验证，我们发现了Rust这个计算层改造升级的语言选型。Rust语言以其出色的内存管理、安全性和高效性能而闻名。Rust的所有权模型可以在编译时捕捉大多数内存错误，从而减少运行时错误，这对需要高可靠性和稳定性的系统尤为重要。此外，Rust没有垃圾回收机制，这意味着我们可以更好地预测和控制内存使用，提高应用程序的性能和资源利用率。
【1】OpenAI首个智能体Operator大测评 【2】腾讯落子，AI后手入场 【3】字节OmniHuman-1人体动画生成新突破 【4】2025年最佳项目管理工具对比 【5】DeepSeek爆火，巨头开始反击 【6】微软SWE Agent首曝光 【7】山姆·奥特曼提出AI经济学观察 【8】华为小艺版DeepSeek和R1有何差别 【9】AI霸屏第二年，硅谷大佬们Pick哪些产品 【10】OpenAI发布全新VI设计指南
在人工智能领域，大型语言模型的快速发展引发了无数关于技术革新和未来趋势的讨论。随着各类AI技术的不断突破，越来越多的创新模型开始崭露头角，而最近备受关注的DeepSeek更是成为了热议的焦点。它被一些人称为“AI技术的重大突破”，甚至被认为是下一代人工智能发展的重要方向。 今天，我们邀请了13位工程师同事，来一起聊聊DeepSeek。
本文介绍了服务端在搭建 Web 版的百万人级别的群聊系统时，遇到的技术挑战和解决思路，内容包括：通信方案选型、消息存储、消息有序性、消息可靠性、未读数统计。
官网繁忙，到底哪里的DeepSeek有空？AI应用构建繁杂，最快要多久？等不及了，DeepSeek啥时候能帮我干活......DeepSeek 最近火得不行，开发者们又惊又喜又担心自己用得慢被甩开差距。
在当今数字化时代，直播已经成为一种重要的传播形式，而直播回放作为直播的重要延伸功能，扮演着不可或缺的角色。 直播高光，顾名思义，指的是主播在直播过程中展现的精彩瞬间和亮点。这些高光片段不仅吸引观众的注意力，还能有效增强粉丝的粘性和互动感。这些亮点的呈现并非单纯依赖技术，而是结合创意与技巧的成果。从选题的精准策划，到直播风格的生动呈现，再到与观众的实时互动，每一个环节都至关重要，共同促成了一场成功的直播表现。 此外，直播回放的功能极大地提高了观看的灵活性，既为主播和观众提供了便利，也为主播创造了主播与观众持续互动的机会。同时，这些回放内容也是内容创作者进行研究和数据分析的宝贵素材，帮助他们不断优化策略、改进内容质量。 综上所述，直播回放在提升用户体验、加强传播效果以及挖掘数据价值等方面，展现出了不可替代的作用，为直播生态的持续创新提供了重要支持。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制(GEO replication)、快速扩容、灵活容错等特性。在很多场景下，用户需要使用到延迟消息，本文是 Pulsar 技术系列中的一篇，主要介绍 Pulsar 3.x 大规模延迟消息投递的实现。
从数据库基础的对照测试实验入手，一点点分析数据库的异常行为，降低DBA/运维对于bug分析的难度，也不需要一些诸如strace/jstack/gdb等分析工具，好的技术需要用好方法，能力有限，欢迎指点。
人工智能技术的飞速进步，正在重塑全球商业格局，其影响辐射到各个行业领域。鉴于此，阿里云云栖号特别推出《一周AI大事件》，汇聚全球人工智能的最新动态。
相信各位做LLM的朋友春节期间都已经被DeepSeek-R1给刷屏了，如果有阅读过DeepSeek-R1技术报告的朋友肯定都被其中的一个核心技术GRPO给吸引了，那么今天就来给大家过一过强化学习的瘾，仔细解读一波。
