携程酒店前端存在大量监控，但对于监控问题的排查成本，随着量级的增加而变得不可控。因此引入了智能预警归因系统，以数据池统一数据结构及标准；以预警规则池保证预警的准确性、低噪音；以算法模型进行根因分析，直接给出归因结果，从而提高整体排障效率。

59 技术 lddgo 分享于 2024-09-23

人机共生新框架：《AI与可持续发展展望》报告发布

56 技术 lddgo 分享于 2024-09-23

截止 2023 年底，字节跳动内部微服务的数量超过了 30 万，而且这个数字还在快速的增长当中，每个季度仍然会新增上万个微服务。伴随着海量的微服务，微服务过微带来的编解码、序列化、网络和服务治理开销过大问题也愈加凸显，在一些性能敏感、QPS 大的的服务上急需优化。于是极致的微服务合并方案合并编译应运而生。目前公司内采用合并编译方式合并的服务超过 300w core，取得的 CPU Quota 收益超过 40w core，接口时延根据包大小有 2-15 ms 不等的优化。

73 技术 lddgo 分享于 2024-09-23

包材推荐中的算法应用｜得物技术

63 技术 lddgo 分享于 2024-09-23

在一次Java Web应用程序的优化升级过程中，从Tomcat 7.0.109版本升级至8.5.93版本后，尽管在预发布环境中验证无误，但在灰度环境中却发现了一个令人困惑的问题：新日志记录神秘“失踪”。本文深入探讨了这一问题的排查与解决过程，揭示了由Tomcat升级引发的不寻常日志记录故障背后的技术细节。

41 技术 lddgo 分享于 2024-09-23

近来，随着大型语言模型的发展，视觉语言大型模型的能力也在逐步增强，GPT-4[1]、Gemini Pro 1.5[2]和Claude 3[3]等著名的闭源模型成功将 LLM 扩展到视觉语言模型领域。LLaVA[4]，InternVL[5]等开源模型也在迅速发展。目前，视觉语言模型领域存在一些关键问题亟待解决：1）闭源模型很少公开关于其架构的详细信息。相比之下，开源模型虽公开了其训练策略，但这些策略的详细消融并没有完全披露。2）在目前的开源工作中，对于预训练阶段，大多都是凭经验添加不同来源的数据集，这使得预训练过程难以得到深入的探索。3）在微调阶段，绝大多数工作关注的重点通常是添加和消融更多的数据集，这样性能会较快触及瓶颈。我们针对以上几点给出了我们的方案，并进行了清晰充分的实验论证。

48 技术 lddgo 分享于 2024-09-23

探讨服务网格架构中 sidecar 与 sidecarless 的争论，比较 Cilium、Istio 和 Linkerd 在安全性、性能和架构复杂性方面的不同观点，帮助读者理解这些技术专家的看法和背后的争议。

52 技术 lddgo 分享于 2024-09-20

Galacean Effects 2.0 带来了哪些新功能？

64 技术 lddgo 分享于 2024-09-20

从23年开始，我们团队开始前端错误监控方向的开发。经历了一些列的迭代和发展，从监控SDK、上报、数据治理、看板集成、APM自研可视化初步完成了一条完整且适合B站前端监控。 截止目前(2024.08.01)，前端监控在B站85%以上的业务线，1700+项目中运行。今年初APM平台的落地接入了210+的项目，5月新推出的一键告警配置功能也达到了300+。

56 技术 lddgo 分享于 2024-09-20

在当前大模型快速发展中，编程技术成为了许多企业争夺的焦点领域之一,通用大模型的发布往往伴随着诸如HumanEval等测试基准来衡量模型在编程领域的性能。此外，OpenAI CEO 萨姆·奥特曼多次在公开场合强调，最期待的大模型应用场景是如何在代码生成和编程效率提升领域实现真正的质变。这一观点背后不仅是技术专家对编程的深厚兴趣，更深层次地反映了AI商业化潜力、模型在实际应用中的广泛可能性，以及对未来市场格局的战略考量。

39 技术 lddgo 分享于 2024-09-20