5月7日，腾讯研究院举办了主题为“AI 是音乐行业的《命运交响曲》吗? ——人工智能如何重塑音乐创作、服务与产业”的线上沙龙，探讨人工智能技术如何在音乐领域带来创新和变革。 随着人工智能技术在音乐生成领域的发展，Suno、 StableAudio等生成式 AI使得每个人都有可能成为音乐创作者，音乐创作的门槛大大降低。相信这一趋势，不仅是对创作领域产生革命性影响，也将对围绕音乐的服务、产业和生态产生冲击和影响。 四位来自音乐行业各个领域的专家讨论轻松、热烈，在音乐 AI 突破和广泛应用于音乐领域的的当下，为广大业内从业者和音乐爱好者答疑解惑，并给 AI 时代音乐行业的进化与未来发展指明了方向，增强了信心。
随着人工智能技术的飞速发展，AI视频生成工具逐渐成为了视频制作领域的热门话题。这些工具利用先进的深度学习、自然语言处理和计算机视觉技术，大大简化了视频制作过程，能够节省你的时间和精力。 下面给大家介绍六个非常棒的AI视频生成工具，可以助你在制作视频时更轻松、更高效
国际地球自转服务(IERS)宣布 2024 年世界时将不增加闰秒。对计算机系统和维护它的程序员而言，这是一个好消息。 最迟不晚于 2035 年前，闰秒就会被彻底废除。没有办法解决闰秒引发的问题，解决闰秒本身就不再有问题，毕竟人类对多出来的这一秒并无体感。本文将为你介绍闰秒的来源及其影响，并介绍各类系统常见的闰秒处理方法。
随着 OpenTelemetry 在可观测领域影响力的不断提升，其项目以极快的速度不断演进。阿里云作为国内最广泛使用 Java 的厂商之一，深度参与 OTel Java Instrumentation 演进与社区活动，贡献、Review 各类 PR（pull request）合计超过 100 余个，参与 Issues 讨论 58 个，在 OpenTelemetry 项目的贡献榜亚太地区排名第一。 在 2024 OpenTelemetry Community Day[1]会议中，阿里云可观测工程师张乎兴（望陶）和饶子昊（铖朴）为大家带来了《GraalVM 静态编译下 OTel Java Agent 的自动增强方案与实现》[2]的演讲分享，介绍阿里云在相关领域的探索方案，本文是相关分享对应的中文整理。
从数据库领域的发展历程来看，分析型数据库已有40多年的发展历史，与数据库基本同时代。从OLTP和OLAP的分支来看，分析型数据库支持了海量数据规模下的聚合性分析。随着移动互联网甚至AI等领域的发展，用户画像行为分析的重要性日益凸显，而这些都离不开分析型数据库的支撑。
GPU 的通信性能对于大模型的训练有着至关重要的影响。在 HPN 网络工程实践中，我们的核心关注点是如何充分利用网络硬件资源的能力，将通信性能最大化，从而提升大模型端到端的训练性能。
随着项目的逐步迭代，代码量和依赖的逐渐增长，应用的构建速度逐步进入缓慢期。以目前所在团队的业务应用来看（使用webpack构建），应用整体构建耗时已经普遍偏高，影响日常开发测试的使用效率，其中编译耗时大约占50%。 实际上随着近些年前端的技术发展以及业务对前端交互体验的要求提高，前端整个代码量复杂度和代码量增长飞快。随着这一趋势的变化，服务于前端工程构建方案多年的webpack，在构建效率上已经逐渐成为瓶颈。
字节跳动大模型团队成果 Depth Anything V2 现已被苹果官方收入 Core ML 模型库。本文介绍了 Depth Anything 系列成果的研发历程、技术挑战与解决方法，分享了团队对于 Scaling Laws 在单一视觉任务方面的思考。值得一提的是，Depth Anything V1 与 V2 两个版本论文一作是团队实习生。
HBase是一款开源高可靠性、扩展性、高性能和灵活性的分布式非关系型数据库，本文围绕数据库选型以及使用HBase的痛点展开，从四个方面对HBase的使用进行优化，取得了一些不错效果。
