近年来，BI平台逐渐开始与AI融合，更注重以纯业务人员为中心，借助自然语言处理技术，打造搜索驱动的数据分析平台，实现数据消费的零门槛。
视频场景分类算法是计算机视觉领域研究的热门内容，并作为复杂任务系统的前置算法，能够应用于我们多媒体实验室多项业务，如内容自适应转码、画质智能修复和视频质量评估（VQA）中。通过针对不同类型的图像自适应抉择不同的模型，从而精准有效提升算法在业务中的实际效果。语言、视觉是人类感知世界最基本的方法，也是人工智能理解世界的两大支柱。多模态是结合了图像、文本、音频等多种数据类型的一种技术方案。该技术不仅提高了模型的泛化能力，还扩展了人工智能技术的应用方向，如图像分类、图像问答、文本图像生成等。本文研究了多模态算法在多媒体系统中进行场景分类的应用，探讨了实施过程中的挑战并给出对应的解决方案。
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了丰富的功能，如服务发现、负载均衡、自动缩放等。随着 Kubernetes 在云原生领域的广泛应用，「有效管理谁可以对 Kubernetes 集群执行何种操作变得至关重要」。本文将简要介绍 Kubernetes的认证与授权体系以及RBAC授权原理。通过实际案例展示RBAC管理不当可能导致的安全风险，然后向大家分享RBAC安全研发与运维的最佳实践，以及我们在字节跳动内部的安全防护和治理经验。
TCP/IP 这个主题很多文章比较陈旧，且以讹传讹的东西太多，所以本文作者结合了理论和实践去写，旨在通过一系列实验帮助读者深入理解 TCP 连接的建立过程。
本文大语言模型在未经标注的大量文本上进行预训练后，可能产生包含偏见、泄露隐私甚至对人类构成威胁的内容。OpenAI 最先提出了基于人类反馈的强化学习算法(Reinforcement Learning fromHuman Feedback, RLHF)，将人类偏好引入到大模型的对齐过程中，从而让大语言模型能够生成符合人类预期的输出。笔者长期在搜索领域应用大模型提升搜索质量，发现RLHF在搜索结果的相关性、准确性和无害性等方面均有显著的提升，同时也观察到由于RLHF 流程相比预训练以及SFT更加复杂，导致在训练效率上，其系统吞吐率远低于预训练或者SFT，这严重制约了 RLHF 的应用与发展。当前业界和学界在预训练阶段和推理部署阶段的性能优化进展非常丰富，但在强化学习尤其是RLHF性能优化的公开资料较少。我们注意到，RLHF 和预训练共享大多数分布式训练技术，因此在优化手段上，RLHF 既要吸收预训练的方法，也要结合自身的特点做针对性地优化。
通过 HarmonyOS Developer 官网我们可以了解 ArkUI 是一套声明式开放框架，开发者可以基于 ArkTS 语法设计一套极简的 DSL 以及丰富的 UI 组件完成跨设备的界面开发。 那么 ArkUI 是如何实现这一套声明式开放框架的呢？本文将通过分析开源的 HarmonyOS 渲染引擎 AceEngine 代码以及配套工程能力来进行详细解读。 本篇文章仅先针对响应式和工程化进行浅谈。
在软件架构中，限流是一种控制资源使用和保护系统安全的重要机制。它通过限制在一定时间内可以处理的请求数量，来防止系统过载。
大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。
