自从ChatGPT问世以来，人工智能领域经历了一场令人眼花缭乱的变革，特别是在视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的研究和应用上更是如此。VLMs通过结合视觉感知能力和自然语言理解能力，已经在诸如图像描述、视觉问答以及图像和视频的自动标注等多个方面展示出其惊人的潜力和应用价值。随着技术的不断进步，VLMs在处理复杂视觉和语言任务时的性能得到了显著提升，同时也为解决现实世界问题提供了新的视角和工具。 在过去的一年中，VLMs技术取得了飞速发展。本文旨在对这些技术进步进行梳理与思考，但将避免深入具体的论文细节，而是用简明扼要的方式介绍每篇研究的核心思想。若想了解更多细节，可参考相关论文的链接。
在现代社交网络中，信息和影响力的传播无处不在。影响力最大化（Influence Maximization，以下简称 IM）旨在找出网络中最有影响力的少数用户，从而最大化信息传播效果。这一概念起源于病毒式营销，即企业通过奖励有影响力的用户（如赠送试用产品）来促进他们在朋友圈推广产品，因为人们通常认为来自朋友或信任源的推荐比商家宣传更可靠。 传统IM模型的目标是找到网络中 s 个节点作为种子集，使其能影响到的节点数最多。然而，在实际应用中，IM 面临着节点容量受限的挑战。例如，在在线社交媒体平台上，尽管有许多内容推广活动，但公众的时间和精力有限，对内容的消费能力（如观看、阅读、转发）也有限，很大程度上影响推广效果。在游戏社交中也是如此，许多在线游戏会推出活动以促进玩家之间的互动，例如通过奖励抽奖券、皮肤碎片等激励玩家参与活动并与好友互动。关键问题在于，如何向活跃参与者（active participant, 简称 ap）推荐有限数量的好友，以便覆盖更多用户。
Mako 是「极快」和「生产级」的前端构建工具，基于 Rust。 「极快」是我们立项做 Mako 的初衷，没有构建速度问题也就没有 Mako，参考下方的 Benchmark 区域部分数据，同时我们也一直在探索更快的构建速度方案；而「生产级」是因为 Mako 自 2023.11.24 起已在蚂蚁内部正式发布，通过工程化的方式验证了数千个项目和所有用到的 npm 包及其不同版本，已落地数百个项目，并对内服务了中后台、小程序、H5 移动端、低代码、营销、组件库、组件打包、Serverless Function 等多个不同平台和业务场景，已具备了生产级的能力。
从零基础接手DX扩展开发维护，到完成DX扩展从O2平台迁移到 VSCode 平台，现在也积累了一些经验，本文将对这一过程中的学习经历做一个简单小结，也希望可以通过本文帮助想要开发 VSCode 扩展的同学可以更快速的上手。 VSCode (Visual Studio Code) 是微软开发的一款免费、开源的代码编辑器。它基于 Electron 框架构建，提供了丰富的开发者工具，支持多种编程语言，可以进行代码调试、版本控制、智能提示等功能，是很多开发者日常使用的工具。
一般来说，文章内容充实干货多、读者读后收益大、受众面广、文章热度高的文章可以称之为“好”文章。 今天就来和大家分享9个实用技巧，告诉你鹅厂同学在如何写好一篇技术文章的一些经验。本文并非着眼于“术”的方面，而是尽量多谈谈“道”。这些技巧包括： 1.确定读者是谁 2.功夫在平时 3.确定文章主题 4.找对切入点 5.确定文章结构 6.一图胜千言 7.干货才是王道 8.给文章润色 9.多阅读
工欲善其事，必先利其器！VS Code 就像经典游戏《上古卷轴5：天际》一样，本体已经足够强了，但如果你装上各种奇技淫巧的 mod（插件），你能收获完全不一样的游戏（开发）体验。——介系你没有玩过的船新版本！ 本篇文章，我们精选了鹅厂程序员强推的 VS Code 插件大全，帮助你在写代码的路上一路狂飙，效能翻倍！
