在过去的两年里，大模型技术竞赛如火如荼。科技公司们纷纷投入生成式AI技术的研发，期望能将新的突破整合到他们的产品中。OpenAI作为一个非常成功的案例，吸引了研究员、工程师和投资人的广泛关注，也引发了大家的深入讨论：为什么OpenAI能取得如此成功？ OpenAI的成功不仅源自多年来对技术的坚定探索和持续的资金投入，更重要的是其吸引了一批顶尖的AI研究人员。从ChatGPT到Sora再到GPT-4o等划时代的产品背后，都有一长串核心贡献者的名单。
在搜索应用中，传统的 Keyword Search 一直是主要的搜索方法，它适合精确匹配查询的场景，能够提供低延迟和良好的结果可解释性，但是 Keyword Search 并没有考虑上下文信息，可能产生不相关的结果。 最近几年，基于向量检索技术的搜索增强技术 Semantic Search 越来越流行，通过使用机器学习模型将数据对象（文本、图像、音视频等）转化成向量，向量距离代表对象间的相似性，如果使用的模型和问题领域相关性高，则往往能更好地理解上下文和搜索意图，进而提高搜索结果的相关性，反之，如果模型和问题领域相关性不高，则效果会大打折扣。
以容器为代表的云原生技术正在飞速发展和广泛应用，在云平台创造了与传统 IDC 截然不同的使用体验：即用即得的资源容量、无需手动运维的基础设施、跨平台无缝迁移的应用……不过这些特性在为企业带来巨大便利和极高效率的同时，也始终伴随着一些安全性上的质疑
本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。作为一种终端产品生态，小程序在业界产品中占有非常重要的地位。本文从小程序的质量保障需求出发，分析小程序的测试难点，引出小程序可测性的基本概念，介绍美团到店研发平台针对小程序可测性改进的通用化方案。最后分享美团门票业务小程序测试工作的实践经验，本文旨在为读者在小程序质量保障领域提供一些有价值的见解和启示。
体系化地看待系统，高维地抽象业务，有效地进行建模，是制约程序员从码农到架构师的能力模型，而往往这些能力模型又很难被具象化地表述出来。 本文作者提出了一种非常具有借鉴意义的视角，从系统、架构和复杂三个方面去理解，用非常具象的比喻让人可以直观地看到各个维度间的分层与站位。值得每一位想要提升自己的开发人员细细品阅，点赞收藏。
PolarisMesh（北极星）是腾讯开源的服务治理平台，致力于解决分布式和微服务架构中的服务管理、流量管理、配置管理、故障容错和可观测性问题，针对不同的技术栈和环境提供服务治理的标准方案和最佳实践。
在软件开发中，对象之间的转换是一项常见的任务，尤其是在处理数据模型间的映射时。传统的做法，如使用JavaBeanUtils，可能会导致性能下降，而手动编写转换代码则效率低下且易出错。为了解决这些问题，MapStruct应运而生。MapStruct是一个强大的代码生成器，遵循约定优于配置的原则，使得对象间的映射变得简单、高效且类型安全。它在编译时生成映射代码，确保了高性能，并通过自动化减少开发工作，降低了维护成本。 MapStruct通过注解处理器集成到构建工具和IDE中，简化了集成流程。在实际应用中，我们可以创建一个单独的转换层，集中管理所有映射代码，保持代码的整洁和模块化。此外，MapStruct支持多种映射策略，包括基本类型转换、枚举与字符串之间的映射，甚至复杂的对象和集合转换。通过自定义注解，我们可以处理特殊场景，如空值处理、日期格式化、自定义表达式等。 本文将引导读者逐步了解MapStruct的引入、基本用法，以及在实际开发中的复杂映射场景，帮助开发者充分利用MapStruct提高开发效率和代码质量。
