在当前互联网行业飞速发展的背景下，企业对高效、稳定、灵活的服务治理方案需求愈发迫切。猫眼作为领先的互联网票务企业，通过采用腾讯云 北极星（Polaris），成功优化了其微服务架构，实现了显著的性能提升和故障容错能力增强。通过将注册配置中心从 Nacos 迁移至北极星，猫眼解决了多项技术瓶颈问题，在同等规格下，承载的服务注册数更多，注册发现性能提高了30%，并显著提升了系统的扩展性和稳定性。
在前端开发大模型应用的时候，处理和分割文本是常见需求，毕竟现在的大模型输入输出都有限-嵌入等也是有token限制的，合理的文本分割能显著提高模型的表现。Langchain提供了多种文本分割方式，本文将对比五种文本分割器
自 2015 年 TensorFlow 开源以来，伴随着深度学习的迅猛发展，通用深度学习框架经历了 10 年的高速发展，大浪淘沙，余者寥寥。曾几何时，也有过性能与易用性之争，也有过学术界和工业界之分，但随着本轮大模型应用的推波助澜，PyTorch 无疑已经成为事实上的大模型“标准框架”。时至今日，PyTorch AOTCompile 特性的发布更是直接撕下了 TensorFlow 最后一块“易于部署”的遮羞布。社区活跃度、性能和易用性，数张无形的大手，推搡着我们去拥抱更加现代化的新质生产力 —— PyTorch。
站外商详（H5/小程序）一直以来采用detailV3老接口数据，在样式和功能上，不能与最新版的客户端同步对齐，各个端之间的使用体验之间存在差异。
现有的文生图技术已经较为成熟，Flux、SD 3.5 和 Midjounery 等最先进文生图模型已经可以生成足够“以假乱真”的图像。在淘系内部，现有文生图模型已经被应用于各种需要创意图像的业务,例如 AI 会场等。但是，文生图技术的缺陷在于文本作为控制条件的指导性仍然较弱--例如我们无法仅利用文本生成一个带有“GitHub”样式的包包的营销图
LangEngine作为阿里集团内部发起的纯Java版本的AI应用开发框架，经过充分实践，已经广泛应用于包括淘宝、天猫、阿里云、爱橙科技、菜鸟、蚂蚁、飞猪、1688、LAZADA等在内的多个业务场景。此外，LangEngine还支撑了阿里国际AI应用搭建平台的自研与上线，对集团内部的AI平台基础设施产生了深远影响。
CloudWeGo 开源走过了三周年，秉持内外统一的原则，我们持续在开源仓库迭代，将服务于字节内部的特性发布到外部，23-24 年 Kitex/Hertz 重点关注大模型、用户体验和性能三个方面，帮助新的业务场景快速发展，并在用户体验和性能上持续优化。同时，Kitex/Hertz 在外部企业得到了广泛应用，也吸引了众多外部开发者，持续完善 CloudWeGo 的生态。
评论是 B站生态的重要组成部分，涵盖了 UP 主与用户的互动、平台内容的推荐与优化、社区文化建设以及用户情感满足。B站的评论区不仅是用户互动的核心场所，也是平台运营和用户粘性的关键因素之一，尤其是在与弹幕结合的情况下，成为平台的标志性特色。 在社会热点事件发生时，评论区的读写流量会急剧增加，直接影响业务运行，对用户体验、内容创作和社区文化等多个方面产生负面影响，所以评论服务的稳定性至关重要。 评论系统对缓存命中率要求非常高，一旦发生缓存失效，大量请求会直接访问 TiDB，如果 TiDB 出现问题，将导致评论服务不可用。所以评论需要构建一套可靠的容灾系统，并具备自动降级能力，以提升评论服务的整体稳定性。
