近年来，AI 大模型的迭代速度越来越快，对底层基础设施提出了极大挑战。本文将重点介绍火山引擎云原生团队在助力 AI 大模型工程化落地方面的技术实践。
阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。
随着技术架构的发展，微服务系统的复杂性不断增加，对运维提出了更高的要求。为了应对这一挑战，一种AI驱动的微服务治理方案被提出。该方案采用多智能体架构，将运维专家经验整合，并通过自然语言交互和智能推理，简化了灰度发布和配置限流熔断等操作。利用大型语言模型（LLM）的推理能力，方案能够进行深入的故障诊断和处理，实现运维经验的自动化。每个智能体都能承担特定角色，高效完成复杂任务，并通过持续的数据训练和SOP提炼，不断优化功能，满足用户需求。在数字时代，AI为微服务治理开辟了新的可能性。
得物作为全球领先的潮流网购社区，日益增长的用户和数据带来了巨大的技术挑战。当前，得物的可观测性平台每天生成数PB级Trace数据和数万亿条Span记录，要求平台具备高效的实时处理能力和低成本的数据存储解决方案。
总结了目前我们遇到的痛点问题并通过 OceanBase 的技术方案解决了这些痛点问题，完整的描述了 OceanBase 的实施落地，通过迁移到 OceanBase 实践案例中遇到的问题与解决方案让大家能更好的了解 OceanBase 功能与特性，最后总结了 OceanBase 优缺点与展望。
在页面加载过程中，进度条的存在可以很好的缓解用户的等待焦虑。 但是你可能不知道，90%以上的进度条只是模拟的，是假的进度条。没办法，大部分情况下都无法真实的算出资源的加载情况。既然无法避免，那我们就需要尽可能真实地模拟加载情况，给人一种页面很轻快的感觉。
在B站Web投稿页中，封面、分区、标签的推荐功能都需要使用到视频截帧能力。历史上我们通过WebAssembly + FFmpeg来实现视频截帧。从去年开始，开始引入WebCodecs进行高性能截帧，截帧性能有显著提升，从而给用户带来更快速的推荐体验。
