在智能驾驶技术快速发展的背景下，车辆对周围环境的实时感知和决策能力成为系统性能的关键。目标检测、语义分割、多传感器融合等任务构成了智能驾驶系统的核心感知模块，这些算法通常依赖于大规模深度学习模型的训练与部署。随着自动驾驶等级从L2向L3乃至L4演进，模型复杂度和数据量呈指数级增长，这对计算平台提出了更高的要求，尤其是在算力、内存带宽、并行处理能力和能效比等方面。 当前，行业内主流的高性能计算平台包括高速GPU集群，整体提供极高的内存容量和带宽，支持高效的大批量数据处理和分布式训练，可以满足更复杂的模型架构和更大的训练批次需求。因此，在典型智能驾驶场景中，如高精度目标检测、点云感知以及多模态融合感知任务中，对不同的算力卡进行全面的性能对比测试，为客户在选择合适的算力资源时提供有力的数据支撑。
本文详细分享了作者的后台开发环境配置方案及常用效率工具，旨在帮助读者搭建个性化、高效的开发工作流。文章从终端环境配置切入，逐步介绍了开发环境各组件的高度定制化方案，并推荐了多个提升开发效率的实用工具。
本文首先回顾了基于人类反馈的强化学习（RLHF）的核心理念及其在现代AI模型中的关键作用。在此基础上，我们深入探讨了RLHF在两大主流领域——大语言模型（LLM）与文生图模型（Text-to-Image Models）中的具体应用与前沿方法。最后，我们以「家作」的“场景模特”功能为例，展示了如何通过RLHF技术，有效优化模型的生成效果，显著降低图像中肢体异常的概率，从而提升用户体验。
我们的服务整合了Paimon数据湖与RocksDB，通过SDK负责数据的查询与写入。近期，该系统在线上环境连续发生了三次内存溢出（OOM）故障。排查过程颇为曲折，笔者与团队成员尝试了多种方法，走了不少弯路，最终成功定位到问题根源并将其妥善解决。本文旨在将这段“曲折”的排查经历抽丝剥茧，分享我们是如何一步步逼近真相并最终解决问题的，希望能为使用相似技术栈的朋友带来一些启发。
重生之我与AI的900天：如何把工作流重塑了一遍，顺便搞定了生活. 这期间我从一个尝鲜者, 到进行很多的文章, 分享, 讲座等. 愈发的感受到AI的冲击越来越大, 感兴趣和日常运用它的人越来越多, 使用的方式也五花八门. 在这个过程当中我也又学习到了很多新的方式. 我们的团队也在这个期间, 在AI方面也进行了多方面提效, 比如有许多同学已经做到了从产品规划, 需求拆解, 原型图设计, 前后端的统一研发, 运维部署, 全流程的闭环. 也应用到了我们实际业务当中, 进行了业务的提效. 这篇文章, 我想要总结一下, AI在我目前的生活, 工作中, 带来的变化. 以及我这两年半是如何使用它的
信息通信技术（ICT）正经历着前所未有的变革浪潮，以大模型和生成式人工智能（GenAI）为代表的技术突破，正在引发全球产业体系的深刻变革，成为驱动企业技术架构革新和商业模式转型的关键引擎。得物是广受年轻人喜爱的品质生活购物社区。在AI鉴别、图搜、算法、安全风控等场景下都广泛使用啦GenAI技术。向量数据库作为GenAI的基础设施之一，通过量化的高维空间数据结构（如HNSW算法），实现对嵌入向量（Embeddings Vector）的高效存储、索引和最近邻搜索（ANN），支撑包括多模态数据表征在内的复杂智能应用。
我们常说，世界上不止一条路可以选择。你可以坚守技术通道，也可以在某个契机转管理。你可以延用某个技术栈，也可以在某个节点改换门庭。你甚至可以不再做技术，抽离出代码的实现去做更多自己感兴趣的事情。 本文作者是一位年轻的鹅厂人，但他的经历却足够精彩，从客户端到技术美术，再到去追寻技术策划的梦。这一路走来，他经历了什么，看过哪些不一样的风景？这篇文章或许可以帮到你。
本文主要介绍了如何通过 Devtools 的 Memory 内存工具排查 JavaScript 内存泄漏问题。先介绍了一些相关概念，说明了 Memory 内存工具的使用方式，然后介绍了堆快照的分析方式，说明如何通过分析堆快照找到泄漏的 JavaScript 代码，最后列举了一些 JavaScript 内存泄漏的排查案例。
本文深入解析了NL2SQL（自然语言到SQL）技术，探讨其在数据驱动决策中的关键作用。通过将自然语言查询自动转换为结构化查询语言（SQL），NL2SQL使业务分析师无需掌握复杂编程技能即可高效访问和处理数据。文章从技术背景、发展历程、核心挑战与解决方案等多个维度，系统性地介绍了NL2SQL的工作原理及优化策略，涵盖模式链接、提示词工程、检索增强生成（RAG）、语义层构建等关键技术，并结合实际应用场景展示了其在提升数据分析效率与准确性方面的巨大潜力。
