在大模型驱动的智能应用浪潮中，从对话助手到智能体服务，从知识问答到代码生成，AI 输出日益倾向以 Markdown 进行结构化表达。Markdown 不仅提供语义清晰的文本规范，更成为连接大模型输出与用户界面的关键桥梁。在鸿蒙生态的移动端开发中，如何高效、流畅地渲染 AI 实时输出的 Markdown 内容？如何在保持高性能的同时，支持流式增量渲染、高度可定制样式与深度交互能力？
最近司内AI的应用尝试正在如火如荼的开展，作为移动互联网时代搜广推系统的参与者和见证者，一直在想着花时间梳理一下推荐系统的演进历程，恰好司内也有专业贡献方面的要求，就借这个机会，跟大家一起回顾一下当代推荐系统的由来，希望通过这篇文章帮当下推荐系统的从业者和新同学建立一个完整的知识脉络，并回顾一下各个关键时间节点上的里程碑事件，同时关注一下当下大模型在推荐系统这个由来已久的业务场景的落地实践，浮光掠影式的总结仅仅是对过去三十年技术演进的一个注脚，但是足以让我们心潮澎湃，让我们一起期待大模型开启的推荐系统的大航海时代。 ps：本文的部分内容通过ai整理和生成，如有纰漏欢迎指正。
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。
