进入 2024 年后，企业对 LLM 的关注开始转向生产环境的大规模部署，将 AI 模型接入现有基础设施以优化系统性能，包括降低延迟、提高吞吐量，以及加强日志记录、监控和安全性等。然而这一路径既复杂又耗时，往往需要构建专门的平台和流程。
本文介绍了火山引擎TRDNS在泛CDN场景中的实践经验和优化措施。内容从能力出发，详细介绍了遇到的挑战、TRDNS的优化措施、取得的效果。
以ChatGPT为代表AI大语言模型（LLMs）是一项具有革命性的技术。它不仅可以像之前的人工智能一样进行分类或预测，还可以通过自然语言与人类对话，生成文本、图像、视频、可执行代码等各种形式的内容，这将对人们的生产生活和社会发展产生深远影响。但是人工智能开发和应用阶段的任何错误都可能是灾难性的。[1]现在大语言模型已经面临诸多信任挑战，比如人们越来越无法分辨区分出ChatGPT生成的内容与人类生成的内容；大语言模型存在幻觉问题，会生成错误、具有诱导性的内容，那么人们该如何分辨并信任大语言模型生成的内容；大语言模型还存在偏见、歧视、隐私侵犯、有害言论等多方面伦理风险，继而带来一系列信任危机，甚至遭到业界的抵制和封杀。信任是人工智能发展的一个核心问题，人与技术之间信任关系更是技术发展趋势与人类未来的一个核心问题。[2]DeepMind首席运营官Lila Ibrahim表示，AI大模型是一种变革性技术，但它只有在得到信任的情况下才能充分发挥潜力。
最近做了一些移动端页面的首帧优化的工作，有很多心得和感受，其中有很多共性的东西，总结成一篇文章希望可以帮助到更多业务，也希望引起读者一起讨论。
物理网络中，某个设备发生故障，可能会引起一系列指标异常的告警。如何在短时间内从这些告警信息中找到真正的故障原因，犹如大海捞针，对于运维团队是一件很有挑战的事情。 在长期的物理网络运维工作建设中，百度智能云通过各种平台数据的综合分析实现了快速故障定位。近期，更是将大模型成功引入物理网络的故障定位中。相比过去传统的定位分析方法，大模型给网络故障定位的能力建设带来了很多改变。 接下来我们将简单介绍百度智能云在物理网络故障定位的发展历程，然后详细分享如何基于大模型进行故障定位的最新实践。
随着互联网的普及和移动互联网的爆发式增长，在经历了多年的高速发展后，增长速度逐渐放缓，偶尔出现的新互联网红利也逐渐消失。企业在进入平稳期后，竞争模式逐渐转变为存量竞争，往往难以通过功能迭代产生明显的收益。因此，小步快走的模式越来越受到欢迎。当产品的用户量级达到较高水平，如上千万或上亿，即使对每个用户的收益微乎其微，由于边际成本较低，仍然能够带来可观的总收益。 由于客观世界的复杂性，在进行产品改动或策略调整后，很难将指标的增长或下降归因于这些改动。ABTest通过随机化的方式将线上用户划分为两组流量，分别对这两组同质流量应用对照策略（control）和实验策略（treatment），收集用户的行为数据并生成指标，然后通过统计分析方法对比分析实验组相对于对照组是否存在收益，并对其进行量化。 在得物，实验文化非常浓厚，渗透到了几乎所有业务域，通过AB实验来验证策略的有效性和收益已经像吃饭睡觉一样自然。每个月有成百上千个实验被创建或者完成决策结束或推全。 在支撑实验能够规模化运行的过程中，得物实验平台也面临了多方面包括稳定性、性能、准确性的挑战，本文将为你带来得物AB实验平台数据驱动决策的实践
如何在较短时间内第一次报考软考高级系统架构设计师就能够顺利通过考试？本文作者从备考时间线和考试科目两个维度分享自己的一些备考经验总结，希望能对大家有所帮助。
