主要概述百度搜索业务数据建设的创新实践，重点围绕宽表模型设计、计算引擎优化和新一代业务服务交付模式（图灵3.0开发模式）三大方向，解决了传统数仓在搜索场景下面临的诸多挑战，实现了搜索数据建设的高效、稳定、低成本；为百度搜索业务敏捷迭代奠定夯实基础。
目前得物ERP主要鉴别流程，是通过鉴别师鉴别提需到仓库，仓库库工去进行商品补图拍照，现有正品库59%的人力投入在线下商品借取/归还业务的操作端，目前，线下借取的方式会占用商品资源，同时在使用用途上，每借出10件会出现1次拍照留档，因此会有大量的线上阅图量在日常鉴别和学习中发生；正品库可通过图库搭建，提升图库质量，大大节约线下用工和物流成本支出。
本文以游戏周周乐的幸运码为切入点，针对其生成过程中涉及的随机性、唯一性及高并发等特点，设计了一种基于号段+子码的创新架构。该方案不仅在生成速度上表现突出，还显著提升了存储效率，同时降低了扩容成本，为类似的号码生成系统提供了设计上的新思路和启发。
内存优化属于性能优化的一部分，内存优化没有功耗、卡顿和帧率等优化可以被玩家们直观的体验到，但是一旦发生Out Of Memory（OOM）问题，玩家将会直接从游戏中闪退。所以内存优化是一个重要的工作。 随着手游3A化、精品化的发展，越来越精美细致的画面表现，越来越丰富的游戏玩法都对内存带来了更大的压力。所以内存优化是一个常态化的工作。 业内的内存分享大多介绍平台侧、引擎侧、工具侧的内存实践。本文将从内存优化的整体思路到具体的实践细节，总结整理Unity手游客户端在内存优化方面所做的实践。
在前文《0day漏洞量产？AI Agent“生产线”曝光！》中，我们揭示了悟空AI Agent的架构与自动化漏洞挖掘能力。本次，我们将以53K Star的开源明星项目LLaMA-Factory为战场，详细展示悟空AI Agent如何在实际场景中，精准挖掘高危远程代码执行0day漏洞（CVE-2025-53002），并推动官方修复的技术实战。
本文深入探讨了如何通过 MCP 协议让大语言模型（LLM）高效调用外部工具，并结合多个实际场景展示了 MCP 在 AI 应用中的价值和未来潜力。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
大模型与MySQL数据库运维的结合将彻底改变传统数据库管理方式，通过将大模型的自然语言理解与推理能力与MySQL的运维知识库相结合，可实现故障智能诊断、SQL自动优化、运维知识自动更新等高级功能。本文提供一套完整的MySQL大模型运维系统构建路径，包括知识库建设、模型选择与调用策略设计、MCP Server开发以及监控与优化闭环建立，帮助实现MySQL运维效率与准确性的质的飞跃。
百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。为了解决这些问题，百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统，包括Turing Data Engine(TDE)计算&存储引擎、Turing Data Studio(TDS)数据开发治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可视化BI产品。依托图灵3.0生态，我们引入了数据湖表格式：Apache Iceberg，利用其特性并在多种业务场景下进行优化实践，解决图灵数仓业务实时数据入湖，数据表历史记录更新效率低等多个痛点问题。
