直播业务具有实时性强，复杂度高，排查链路长，影响面大等特征，线上问题如果不能立刻排查处理，分分秒秒都在影响用户的观看体验、主播的收入。 但各端的问题可能都只是表象，例如，一个看似简单的画面卡顿问题，可能涉及到编码器配置、网络带宽分配、服务器负载等多个方面，各个团队经常在等待合作方的反馈，一整套流程下来，一个线上问题的定位可能要消耗掉数小时的人力。 我们迫切的需要一套高效的跨端实时排障系统！
本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
在上一篇《 9 本醍醐灌顶的计算机好书》推文中，我们分享了腾讯程序员们强烈推荐的计算机经典图书，涵盖了计算机理论科学、软件工程等帮助程序员夯实地基的基础知识。这些基础知识，是程序员在今后的职业生涯中，赖以生存的核心竞争力之一。 但正如取经路上的劫难各不相同，程序员也很难靠一套棍法解决所有问题。于是，这期我们推荐的书籍，是能帮助程序员实现阶层跃迁、视野开拓、站位升维的“道之书”。希望大家在追求技术极致的同时，也能跳出技术的局限，用更高维的视角去剖析问题的本质，用更极致的技术构建问题的解法。
近年来，高等教育不断受到社会的审视和质疑。学习成为以追求绩点为中心的理性经营，师生关系异化，兴趣社团、实习等课外活动越来越成为经营履历的工具化过程，大学充斥着向上社交和混圈子。在「问题青年」播客第106期节目《我是大学生，我对大学感到失望》中，还在读大三的燕麦奶同学锐评大学课堂成了“空洞的表演”，大学远离了智识追求的理想，成了“社会权力结构的预演舞台”。 大学生本能地把 AI 带进校园，让 AI 帮自己听课、看文献、写论文。这引起了一些人的担忧，称大学校园被 AI “入侵”。 今天，AI 进入校园已经势不可挡。我们在《AI能让大学生摆脱“无意义学习”吗？》中分享了大学生对 AI 的十个问题。其中一半以上的问题都与学习方式的改变有关。AI 会影响我们如何学，学什么，认为什么值得学。
本文将基于火山引擎客户服务实践和字节跳动内部技术实践，介绍利用云原生技术稳定支撑百万 QPS 广告业务、在云资源消耗上实现极致性价比。
传统实验引擎基于单一实验单元、普通随机分组、大样本和个体独立性，适用于单边场景实验，但在多边场景中显得不足。此外，多边场景中溢出效应成为常态，进一步挑战了传统方法的适用性。针对这些挑战，本文提出了新方案可作为有用的指南，帮助实验平台建设者应对开发中的挑战，并采用不同方法确保实验的可靠性和高效性。
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架，支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada 等多个业务的大模型推理场景。RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容，使用高性能的 CUDA kernel, 包括 PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding 等，支持多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly 动态量化等先进功能，已在众多LLM场景中得到实际应用与检验。 本篇文章介绍了RTP-LLM的整体架构，并着重分析了模型加载过程中的核心部分：模型的权重和配置文件。本文主要由社区用户mingming贡献，特此感谢其对项目的支持。
