本文是近两个月的实践总结，结合在实际工作中的实践聊一聊Cursor的表现。记录在该过程中遇到的问题以及一些解法。问题概览(for 服务端)：
社区里缺的不是架构图，而是可供参考的架构实践。程序员缺的不是技术原理知识，而是抽象来的可供复用的方案思路。为了切实帮助技术人成长，在信息爆炸时代获取最精华的架构知识，腾讯云开发者携手腾讯云架构师技术同盟推出架构师系列文集，每期会以《如何设计一个 XX 系统》为主题，分享同盟架构师们多年经验抽象来的经典方案设计思想。 本文是系列第一篇，我们聊聊支付系统的经典设计。除了作为普适方案的本文，作者还准备了上中下三篇信息密度更丰富、细节更详实的雄文，各位读者朋友一定持续关注腾讯云开发者公众号，不错过后续更新。
最近在哔哩哔哩，我们开发了一种改进的 BBR 拥塞控制算法，需要在真实环境中进行测试。该算法本身以内核模块的形式存在，因此将其安装到服务器上不是问题。然而，在快节奏的迭代过程中，我们遇到了一系列问题，最终发现了一个内核错误。本文将带您了解我们解决问题的整个过程，从拥塞控制算法热交换到内核错误修复。下方列出了本文所处的实验环境，可以帮助您复现实验。
大模型浪潮席卷全球，我们正站在技术范式颠覆的临界点。智能不再仅仅是工具，更是驱动产业进化的新基因。“智能+”除了技术嫁接，还是认知革命和生态重构，其本质是给千行百业植入新时代的基因。中国智能经济正处于爆发前夜。我们不仅要厘清加什么（新认知、新数据、新技术），还要解决怎么加（云上智能、数字信任、π型人才、全员参与、机制重构）的问题，方能迎来产业升级的奇点。
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。
DeepSeek-R1发布后，推理框架加速需求暴涨。在最近四个月中，各个开源框架（vLLM，SGLang，FlashInfer等）针对DeepSeek进行专项优化，性能提升了2-3倍。经过四个月的开发，一念发布了0.6.0，支持了DeepSeek模型和分布式推理。针对PCG业务的特殊需求，GPU资源供应灵活性要求高的特点，一念实现了流水线并行（PP）的multi-batch分布式推理方式。相对业界常见的多机DP+EP方案，跨机通讯量降低98.3%，机器之间通讯可以使用TCP，大大降低运营难度。然而即便使用TCP进行机器间通讯，一念的吞吐达到9084 tokens/s，比业界开源框架高48%。
随着AI辅助编程工具的普及，Cursor IDE已经成为越来越多开发者的选择。然而，在实际使用过程中，我们发现了一个关键问题：如何让AI真正理解项目需求并生成高质量、一致性的代码？
日志中台是百度内部针对打点数据的全生命周期管理平台，作为公司日志数据的唯一入口，承担以下核心职能：1.功能覆盖：提供从数据采集、传输、存储到查询分析的一站式服务，支持产品运营分析、研发性能监控、运维管理等多元场景。2.业务赋能：通过标准化流程实现用户行为日志的埋点申请、审批及退场管理，助力APP端、服务端等业务线挖掘数据价值。3.生态协同：与大数据平台、推荐中台、性能平台深度联动，避免重复建设，提升资源利用率，强化业务中台能力。
作为一名互联网从业者，相信大家的工作和生活或多或少都和 AI 产生了关联。无论是工作中用到的研发小蜜和编码助手，还是生活中父母亲戚问来的 “DeepSeek 是什么”，都印证生成式 AI 已渗透至每个人的生活之中。但当技术讨论热度指数级增长时，并非所有同学都能直接参与到 LLM 相关的研发中，就好似“热闹是他们的，我什么也没有”。但如果你稍有留心，肯定对 MCP 这个字样有所印象。
