在软件开发这个充满变数的世界里，有些规律就像物理定律一样不可违背。无论你是刚入行的新手，还是带团队的技术管理者，这15条定律都会在某个时刻让你恍然大悟：你可真是个小可爱！ 有些定律你可能早就听说过，有些则相对小众，还有一些纯属程序员的自嘲。但它们对工程师和管理者来说都极其有用，15条都听过的我们一般称之为码神，看看你知道几个？
在当今快速发展的软件开发环境中，安全漏洞管理正在经历一场深刻的变革。随着 DevOps 理念的广泛普及，安全左移（Shift Left Security）已成为行业共识，企业纷纷将安全检测前置到开发流程的早期阶段，构建真正的 DevSecOps 体系，去哪儿网也基于微软提出的软件开发生命周期（SDLC）将安全左移嵌入 DevOps 流程中。在实际工程实践中，SAST 作为安全检测的核心能力，承担着漏洞发现的兜底责任，而 IAST 和 DAST 更多作为补充手段。这种架构设计使得 SAST 的运营质量直接决定了整个安全漏洞管理体系的有效性。安全开发生命周期（SDLC）中的白盒扫描环节一直面临着严峻挑战：业内比较优秀的静态应用安全测试（SAST）工具的准确率基本也维持在 60-70%左右，大量人力消耗在漏洞真实性确认上。大部分互联网公司安全团队在 SDLC 上的人力投入可达 40% 甚至更多。
科技史一再证明，我们常低估未来的发展速度。正如第一台重达30吨的计算机ENIAC，或“640K内存足够”的论断，都无法预见如今远超其亿万倍算力的设备已普及到个人。今天，我们可能正处在新的“ENIAC时刻”。训练类似GPT-4的顶尖大语言模型，因其对海量数据、庞大算力集群和巨额资金的极端要求，已成为少数科技巨头的“权力的游戏”。然而，这或许也是一个新的“640K时刻”。未来若出现量子计算或基于多值逻辑、新材料的芯片，可能会带来计算效率的指数级提升，瓦解今天的算力与成本壁垒。届时，大模型的训练门槛将急剧降低，个人与小团队也能负担。众多开发者将不再局限是调用模型API的应用开发，而是能利用自有数据，从零开始创造真正属于自己的“垂域大模型”。这种转变将使开发者的焦点从“使用模型”回归到“创造模型”，并开始思考一套围绕大模型敏捷开发、版本控制和持续集成的自动化流程，从而开启大模型开发的成熟阶段。
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。
