并行加载是 H5 即开 SDK 的加速技术，通过 native 层在用户打开页面时并行请求关键资源（如 index.html 和 CSR 模式 API），利用 webview 初始化时间窗口提前发起请求，减少加载耗时。其核心挑战是解决 webview 与并行任务间的资源交接问题。
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。 容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。 基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级，从而支撑AI工作负载的高效运行和在实际业务场景中的规模化落地。
作为新一代品质生活购物社区，得物App以正品电商和品质生活社区作为两大核心服务。成立十年来，它始终致力于帮助用户得到美好生活，已成为年轻用户重要的潮流阵地与品质生活购物平台。 得物在坚持严格的选品标准、专业的查验鉴别、统一的履约交付等服务的同时，尊重和保护个人信息，并不断完善个人信息保护建设，《得物个人信息保护社会责任报告》将公开展示得物在个人信息保护建设所做的持续努力，为用户提供更安全放心的服务和购物体验。
本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依赖关系中的关键作用。此外，它深入剖析了由自注意力层和前馈网络组成的解码器结构，并介绍了当前旗舰模型中采用的 MoE 混合架构等前沿设计，以提高效率和性能。最终总结，理解这些核心机制至关重要，因为一切应用的演变都围绕着模型能力是根本这一基础展开。
线上问题复盘发现质量保障存在测试召回、有效性及排查止损时效性不足等痛点，根源在于保障对象多样演进、线上问题处置复杂。为此我们构建质量风险管控系统，本文分别从风险管理系统的构建思想&实践、风险感知系统的AI效果提升、风险控制系统的智能化建设等维度展开介绍，整体风险管控系统在构建过程效果、使用效果和质量结果等层面均取得较好效果。未来，AI将更深度参与质量风险管控过程，与人工协同构建更智能化的风险管控体系。
本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 本文着重介绍LLM主流架构Transformer的原理，结合我近期阅读的几本大模型原理书籍、浏览的相关文章做了深度总结+拓展阅读，希望能帮助大家理解大模型的原理。
当前，企业数字化转型进入深水区，业务系统的复杂性呈指数级增长。微服务、容器化、云原生架构成为主流，这虽然带来了敏捷性和弹性，但也让系统内部的依赖关系变得空前复杂。一个简单的用户请求可能穿越几十个甚至上百个服务，产生的监控指标、日志、链路数据量浩如烟海。在此背景下，AIOps 从一种“锦上添花”的探索转变为“雪中送炭”的必需品。该项目是AIOps在故障智能诊断这一核心场景下的前沿实践。
如今我们已经习惯了大模型处理复杂问题时，先进行深度思考再给出精心编排条理清晰的答案、惊叹于Agent在处理复杂任务时经过规划、执行、观察、反思的一系列处理复杂任务的通用能力。 但我们是否思考过，这样的能力从何而来？它是否意味着机器真的能思考？AGI是否会在这样的范式中实现？ 注：深度思考、Deep Research、泛Agent通用能力，本质上是类似的，为方便理解，本文统称为“深度思考”。
最近在项目中遇到了页面加载速度优化的问题，为了提高秒开率等指标，我决定从eebi报表入手，分析一下当前项目的性能监控体系。 通过查看报表中的cost_time、is_first等字段，我开始了解项目的性能数据采集情况。为了更好地理解这些数据的含义，我深入研究了相关SDK的源码实现。 在分析过程中，我发现采集到的cost_time参数实际上就是FMP（First Meaningful Paint）指标。于是我对FMP的算法实现进行了梳理，了解了它的计算逻辑。 本文将分享我在性能优化过程中的一些思考和发现，希望能对关注前端性能优化的同学有所帮助。
