在流量增长、功能扩展的背景下，叠加性能优化的内在要求，把一个协议转换发展为业务网关，过程有多曲折？选型又有哪些考虑？为什么放弃了 JSAPI （客户端方案）、HTTPSSO（后台方案），最后选择了 Node（前端）方案？
大模型漏洞修复插件是腾讯朱雀实验室在安全垂类场景的一个重要实践。我们希望通过AI大模型，实现研发安全场景的漏洞自动修复，给出修复建议并提供修复代码，帮助更多开发人员提高研发效率。在腾讯混元大模型的支持下，漏洞修复插件通过精调后部署的私有化模型，实现了在帐密硬编码、SQL注入、命令注入等漏洞类型的修复建议输出和修复代码生成等功能，实现安全左移，更有效地在编程中使用插件收敛漏洞风险。
2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域的应用及其面临的挑战。
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一，在合适的时机采用合理的手段进行性能优化，一方面可以实现系统性能提升的目标，另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中，性能优化的问题也几乎是必考题。 然而性能优化并非一锤子买卖，需要一直监控，一直优化。过早的优化、过度的优化，以及优化 ROI 都是程序员们在工作中需要评估的关键点。本文作者总结了日常工作中常见的性能优化问题，围绕数据结构展开推荐了常见的几种性能优化方案——既有提升 3 倍性能的优化技巧，也有扛住26 亿/s API 调用量的健壮方案。文末还推荐了三款好用的性能测试工具，值得点赞收藏！
随着微服务的流行，服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂，服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击，可能会导致请求响应超时，甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护，我们通常会对请求进行限流处理，快速拒绝超出配置上限的请求，保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击，确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法，比较各个算法的优缺点，给出了限流算法选型的一些建议，同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
