十大看点： 具身智能会昙花一现吗？ AIGC下“具身智能”有哪些特别之处？ 机器人为什么也要有“大脑、小脑”？ 智能机器人会在哪些领域代替人类？ 家庭端场景，为什么会比工厂更难？ ToB和ToC，哪个更容易商业化？ 人类该怎样教机器人去做事？ 具身智能下一步突破的核心瓶颈是什么？ 机器人会是年轻人结婚的“新三大件”之一吗？ 中国具身智能进入世界前列的关键是什么？
图片加载作为重中之重的App体验指标，端侧的白屏问题则是其中最为严重的问题之一。想象一下如果你在浏览交易商品、社区帖子等核心场景下，图片无法完成加载是多么糟糕的体验，线上过往也陆续有一些白屏的用户反馈。 客户端架构侧从用户白屏问题反馈出发，深入分析每一个用户的实际情况，从0到1完成了白屏体系监控建设，借助独立搭建的白屏分析平台能力，从图片库、网络库、CDN质量等3个维度进行了专项治理优化。本文重点带你了解得物图片库是如何完成白屏精细化监控的基础能力、问题定位、治理优化，实现线上用户白屏问图片库相关Issue反馈基本清零。
《人月神话》里说，软件开发没有银弹。于是程序员们为了解决不同的问题，就造出了不同的轮子。 《大教堂与集市》里说，好的软件作品，往往源自于开发者的个人需要。 本期小绿书，我们给大家推荐了由微信团队开源的 9 个好用工具，涵盖了终端基础组件、移动数据库、轻量 RPC 框架、C/C++ 协程库等方面。希望能帮到你，如需参与社区共建可到 issue 区反馈～
大约70%的故障都是由变更引起的，B站也深受其害。在经历了多起由变更引发的事故后，B站设计并实施了变更防控平台，从技术支撑能力、技术落地、跨领域赋能、组织文化建设等多方面入手，以期变被动应对为主动防御。目前，该平台已接入60+平台、400+场景，每天执行超过1000次变更检测，日拦截100+次潜在故障。自平台上线后，B站变更类事故占比得到有效下降，实现业务稳定性和效率的双重提升。详细的解决策略和方法，请参阅文章正文。
伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（ Checkpoint ）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了 ByteCheckpoint 。这是一个 PyTorch 原生，兼容多个训练框架，支持 Checkpoint 的高效读写和自动重新切分的大模型 Checkpointing 系统，相比现有方法有显著性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训练提效中 Checkpoint 方向面临的挑战，总结 ByteCheckpoint 的解决思路、系统设计、 I/O 性能优化技术，以及在存储性能和读取性能测试的实验结果。
探索RocketMq消息中间件的奥秘：深入源码剖析消费者消费流程与存储架构。本文从RocketMq消息存储的精细设计出发，揭秘CommitLog与ConsumerQueue如何携手实现高效存储与快速消费，旨在为读者搭建起通往RocketMq核心原理的桥梁，激发进一步探索的兴趣。
