在我们的实际应用中,用户在发布文本时,输入大量表情后尝试从中间删除时,会出现明显的卡顿问题。这种操作可能耗时长达2s,导致用户体验受到严重影响。通过使用 Profiler 分析耗时的方法,我们找到了造成卡顿的原因,并参考了 emoji2 源码提出了解决方案。
本文概述了携程IT管理数万台办公PC时面临的挑战及应对方案,介绍了通过全链路工具实现故障主动发现和自动修复的运营理念。详细阐述了背景、系统架构选型及各部件,深入说明了工具实践过程中面对的大数据量、脚本运行权限、交互弹窗等问题及其解决方案,并阐明了在运维故障定位和脚本统计优化方面的支持,希望能为大家带来一些启发。
当前尖端的向量近邻搜索算法,主要以图搜索算法为主,此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度,需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中,显然这不仅大大提高了成本,还限制了数据集的大小。例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下,业界常用的内存估算方式是:向量个数 * 4 * (向量维度 + 12)。那么在 DEEP 10M(96维)的 1 千万数据就需要内存达到 4GB 以上,但是通过 DiskANN 优化后,仅需要 70MB 的内存就可以对海量数据高效的进行检索;在 MS-MARCO(1024 维)的 1.38 亿条记录里,需要内存更是高达 534GB,这样检索 1.38 亿的数据需要 12 个 64GB 的节点。 按照上面的估算公式,到了 10 亿级别就需要大约 100 个节点,到 100 亿级别需要的节点数为 1000 个左右,这个规模的服务在资源成本和稳定性上都面临了极大的挑战。我们在服务客户的过程中,发现相比于低延迟检索需求,大部分客户更关注成本和稳定性
近日,多家大厂都放出了在自动驾驶领域的最新进展。特斯拉最近推出了V12版本的FSD,在驾驶体验上有很大的提升。“萝卜快跑”在武汉上路测试刷屏全网,无人驾驶出租车订单量激增。Robotaxi已经成为自动驾驶落地的一个重要场景。那么,自动驾驶行业开始进入快速发展的阶段了吗?无人驾驶出租车(Robotaxi)距离真正的商业化还有多远,将面临哪些挑战?
KubeAdmiral 是字节跳动于 2023 年 7 月正式开源的多云多集群管理引擎,它孵化于字节跳动内部,从上线至今一直强力支撑抖音、今日头条等大规模业务的平稳运行,目前管理着超过 21 万台机器、超过 1000 万 Pod。 自正式开源以来,KubeAdmiral 自身也经历了不断发展和完善,在系统功能、扩展性、稳定性和运行效率均有大幅提升,也吸引了业界最终用户的使用和贡献。因此,我们相信 KubeAdmiral 已经准备好在生产环境落地,并很高兴地宣布 1.0.0 版本正式发布。
在人工智能和大模型技术飞速发展的今天,我们有幸见证了AI如何深刻地影响和改变着我们的世界。这场变革不仅可能重塑我们的世界,更在各个领域引发了深远的影响。为了深入理解这场技术变革,把握AI应用的未来趋势,我们特别策划了这一期“大模型&AI应用”主题书单。 本期大牛书单,我们请来了鹅厂内部行业专家,他们用丰富的知识和实践经验,为我们精选了一系列深度与广度兼备的好书和框架推荐,不仅覆盖了AI的基础理论,更深入探讨了AI在不同领域的应用实践,从技术实现到伦理思考,从行业应用到未来趋势,为我们提供了全方位的视角。让我们一起跟随这些行业大牛的脚步,探索AI的无限可能。