审核平台接入50+业务，提供在线审核及离线质检、新人培训等核心能力，同时提供数据报表、资源追踪、知识库等工具。随着平台的飞速发展，越来越多的新业务正在或即将接入审核平台，日均页面浏览量为百万级别。如今审核平台已是公司内容生产链路上的关键一环，是保障内容安全的重要防线，因此稳定性至关重要。 过去一年我们曾对前端项目进行框架升级，考虑风险与成本最小化，选择了渐进式升级，利用微前端实现Vue2和Vue3共存，新接业务在Vue3仓库中开发。经过一年的迭代，Vue3项目趋于稳定，沉淀了大部分通用能力。为了降低多仓库维护心智，同时解决核心模块的技术债务，考虑将剩余活跃代码进行重构并迁移至新仓库。
OpenGL 对于文字的绘制以及字体的操纵提供了低层次的支持，即位图字体。每个字形根据他们的编号被放到位图字体中的确切位置，在渲染这些字形的时候根据这些排列规则将他们取出并贴到指定的位置。这种方法相对来说很容易实现。
本篇为KMP技术的技术及实践系列文章的第二篇。在这篇技术文章中我们会以百人移动研发团队的工程化视角，探讨Kotlin Multiplatform的核心技术及优化。
随着传输技术、显示技术与算力的持续提升，用户对于音视频体验的需求在提高，各家设备厂商也在探索和推出对应的技术与产品。打造空间感的空间视频与空间音频是其中最为关键的2项技术，bilibili视频云在这两项技术领域也进行了相关代探索与建设。
随着前端业务的日趋庞大，及时发现和解决业务中的问题、优化用户体验、实时监控业务健康度变得愈发重要。在业务层面，我们希望能够监控每次发布版本后，核心功能是否有显著提升或至少没有负面影响，核心接口是否正常运作，页面跳失率是否有明显增加。而在技术层面，我们希望能够日常监控首屏加载时间，确保页面没有因为发布版本、运营配置、活动结束、库存不足等因素而出现错误。最后，我们还希望能够帮助业务方分析用户在前端页面的常规操作，如点击、交互、跳转等，以发现提升核心功能指标的突破口。
大家好，今天我们很高兴首次发布Index系列模型中的轻量版本：Index-1.9B系列 本次开源的Index-1.9B 系列包含以下模型： Index-1.9B base : 基座模型，具有 19亿 非词嵌入参数量，在2.8T 中英文为主的语料上预训练，多个评测基准上与同级别模型比处于领先. Index-1.9B pure : 基座模型的对照组，与base具有相同的参数和训练策略，不同之处在于我们严格过滤了该版本语料中所有指令相关的数据，以此来验证指令对benchmark的影响（详见2.3章节）. Index-1.9B chat : 基于index-1.9B base通过SFT和DPO对齐后的对话模型，我们发现由于预训练中引入了较多定向清洗对话类语料，聊天的趣味性明显更强 Index-1.9B character : 在SFT和DPO的基础上引入了RAG来实现fewshots角色扮演定制 目前，我们已在GitHub（https://github.com/bilibili/Index-1.9B），HuggingFace（https://huggingface.co/I
B站作为一个拥有浓厚人文属性的平台社区，聚集了诸如《雍正王朝》、《三国演义》等经典影视剧集，同时也吸引了大量用户欣赏、品鉴这些人文经典 。但美中不足的是，由于拍摄年代久远、拍摄设备落后、数据多次压缩传输等原因，大量剧集存在各种各样的画质问题，严重影响了用户的观看体验。 在观看了站内大量经典剧集后，我们总结了三点观看时的主观感受，并将解释这些主观感受背后蕴藏的画质问题及成因。
如果你是一名前端开发，同时又对AI开发很感兴趣，那么恭喜你，机会来了。 如果不是也没关系，同样能帮大家了解AI应用的开发思路。 本文将带大家从面向AI开发的基础知识开始，再到RAG，Agent，流程编排，深入了解如何在企业内部落地AI项目。
