本文主要介绍了针对热点深库存下单抢购场景，库存团队设计并实现的一种基于Redis分桶扣减计数和合并提交扣减DB的方案；该方案基于分布式缓存实现，但也能做到不超卖不少卖，在保证扣减强一致性的同时，也提升了库存热点扣减TPS和扣减稳定性。
在 KMP + Compose 成为主流原生 UI 技术栈的背景下，业务对“动态化”的诉求正从依赖 WebView 或独立渲染体系，转向在不破坏现有渲染链路、不新增 DSL、且不影响核心页面性能的前提下，实现更细粒度、可控的动态交付能力。本文由支付宝终端技术团队潘云逸(法慧)编写，结合工程实践，提出了一种基于 Kotlin/JS + Compose Runtime + Native Skia 的局部动态化方案：由 JS 侧负责 UI 计算，Native 侧复用既有 Skia 渲染栈完成最终上屏，在原生 Compose 页面中实现区块级、脚本驱动的动态 UI 嵌入。
长期以来，人工智能领域一直笼罩在“单体AGI”的假设之下，认为通用人工智能终将以一个全能的超级大脑形式降临。然而，Google DeepMind 的最新研究却打破了这一幻象，提出 AGI 的真正形态或许是一个由无数亚智能体（sub-AGI agents）组成的“智力拼图”。这意味着 AGI 不再是一个实体的诞生，而是一种由协作、沟通与市场机制共同催生的“系统状态”。当单一模型在成本与专业化面前遭遇瓶颈，多智能体协作不仅是技术的必然，更是经济逻辑的终点。本文将深度解析这一分布式 AGI 的演进逻辑，并探讨在这样一个“智能体社会”中，我们该如何构建全新的安全防御体系。
代码跳动间，2025已成序章。这一年，技术的浪潮从未停歇——从底层架构的极致演进，到AI应用的大规模落地，“百度Geek说”有幸记录了每一个突破瞬间。在成百上千篇深度分享中，有些文字因为深刻的洞察、精妙的逻辑而脱颖而出，成为了大家反复研读的“爆款”。岁末回响，我们甄选出【2025年度技术爆款大盘点】。让我们从这些沉淀下来的技术精粹中，寻找开启2026的灵感。
随着 AI 技术的快速发展，越来越多的企业开始积极探索如何利用 AI 优化产品开发流程。从初期的产品需求文档（PRD）撰写、系统分析与设计，到高质量代码的生成，AI 正逐步渗透到开发全流程，构建起一个完整的“AI辅助开发生态”，显著缩短开发周期。 在传统开发流程中，PRD 和系统分析文档的设计以及编码实现需要人工拆解、设计和开发，这不仅易产生理解偏差和重复工作，还存在效率低下、质量不稳定、协作复杂等痛点。而 AI 技术可以自动完成模块拆分、数据结构定义、接口设计等关键环节，同时生成适配多语言、多框架的代码骨架，大幅降低沟通成本，提升开发效率和产出质量。
作为主流的短视频应用，抖音在音视频相关工作上，开创性拓展了个性化x流媒体（亦可称之为个性化x视频，或个性化x播放）的全新、学科交叉的技术体系，即，在行业传统上称之为流媒体技术的工作方向上，大量运用了发端于推荐、广告、用户增长等领域的个性化技术并加以深度改造、适配，不仅在超复杂的应用环境中，仍能提升用户体验至最佳水准，带来业务收益的同时有效控制了成本，近3年成本年均优化亦达数十亿。 其中，个性化叙事视角与传统音视频技术全然不同，不同业务或其他公司或许在部分相关工作事项上有所建树，但仍然缺乏对问题和解法的体系化认知，服务水准参差不齐。因此，参考许多其他行业常用的分级方式，我们对相关工作的个性化维度与等级进行了梳理与总结，希望能够帮助音视频领域的工作同学了解前沿水平，也希望引导未来整个音视频领域的相关工作方向。
