过去两年间，前端已死的话题甚嚣尘上，各种观点纷至沓来，似乎都在唱衰前端这一开发方向。而随着 AI 技术的进一步突破及其与业务的结合，对前端开发人群同样带来了非常大的挑战。 前端已死，究竟是不是伪命题？为什么前端开发的未来变得晦暗？前端开发人群应该如何自处？AI 带给前端的更多是机遇还是挑战？腾讯云开发者社区特邀内部前端专家，针对这一话题做了深入分析。
本文主要介绍携程软负载产品，在业务增长及路由需求日渐复杂的背景下，如何从传统Nginx反向代理逐渐发展成支持多元化路由的网关产品。以及其中利用的开源框架OpenResty的主要功能，和我们在路由转发场景的落地实践及探索。
DeepSeek R1模型权重原生为FP8类型，仅能被英伟达新型GPU支持。美团技术团队进行了INT8精度量化的尝试，量化后模型精度基本无损，可部署到A100等其他型号GPU，从而解锁了芯片限制；相比BF16实现了50%的吞吐提升，降低了推理成本。
1 DeepSeek 系列汇总 2 DeepSeek 核心技术 3 DeepSeek-V3/R1 核心问题 4 OlaChat 数智助手产品介绍
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。通过低成本、高时效的AIGC内容生成能力，能够从供给端缓解内容生产成本高的问题，通过源源不断的低成本供给倒推消费生态的建立。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成、个性化文案、人设Agent等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
随着DeepSeek R1等开源大模型的火爆，越来越多的开发者、企业甚至开始尝试在本地部署大语言模型，享受AI带来的便利。 然而近期腾讯混元安全团队-朱雀实验室发现：这些广受欢迎的AI工具中有不少存在安全隐患。如果使用不当，攻击者可能窃取用户数据、滥用算力资源，甚至控制用户设备。在见证行业多个AI系统因安全漏洞陷入被动后，我们选择用工程师的方式回应：做一把简单趁手的"安全体检工具箱"——AI-Infra-Guard，让每个开发者都能快速诊断系统风险。
文章主要讲述通过模拟时钟中断和调度事件来优化和测试虚拟机监控器（VMM）的方法，包括流程设计、寄存器状态的保存与恢复、硬件中断处理规范等细节。
当我们在云上部署 DeepSeek 系列大模型的时候，可以选择多机或者单机 8 卡的 GPU 裸金属实例运行满血版，或者选择单卡和双卡 GPU 虚拟机运行蒸馏版。 这些 GPU 云服务器实例能否发挥多机、多卡、单卡的性能，将直接影响部署的 DeepSeek 服务的吞吐能力。除此之外，在训练场景中这些实例的相关能力能将直接影响训练时长。 本文将针对 GPU 云服务器的软件系统设计和实现进行概述，并分享百度智能云的最新实践成果。
随着得物离线业务的快速增长，为了脱离全托管服务的一些限制和享受技术发展带来的成本优化，公司提出了大数据Galaxy开源演进项目，将离线业务从全托管且封闭的环境迁移到一个开源且自主可控的生态系统中，而离线开发治理套件是Galaxy自研体系中一个核心的项目，在数据开发IDE中最核心的就是SQL编辑器，我们需要一个SQL解析引擎在SQL编辑提供适配得物自研Spark引擎的语法定义，实时语法解析，语法补全，语法校验等能力，结合业内dataworks和dataphin的实践，我们最终选用ANTLR作为SQL解析引擎底座。
