你可能想不到，只用「两行 CSS」，就能让你的卡片、图片、内容块「自动适应」各种屏幕宽度，彻底摆脱复杂的媒体查询！ 秘诀就是 CSS Grid 的 auto-fill 和 auto-fit。
最近大家都在聊 MCP，发现有个最重要的点被忽略了： 通过标准化协议，将工具提供方与应用研发者解耦，这一点带来的将是 AI Agent 应用研发范式的转移（类似 Web 应用研发的前后端分离）。本文以开发 Agent TARS 应用为例，尽可能详细地介绍 MCP 在开发范式、工具生态扩展上起到的作用。
抖音长期存在renderD128内存占用过多导致的虚拟内存OOM，且多次出现renderD128内存激增导致OOM指标严重劣化甚至发版熔断。因受限于闭源的GPU驱动以及现场有效信息极少，多个团队都进行过分析，但一直未能定位到问题根因，问题反馈到厂商也一直没有结论。以往发生renderD128内存激增时，解决办法往往都是通过二分法去定位导致问题的MR进行回滚(MR代码写法并无问题，仅仅是正常调用系统API)，但是回滚业务代码会影响业务正常需求的合入，也无法从根本上解决该问题，每次也会消耗我们大量人力去分析排查，因此我们有必要投入更多时间和精力定位根因并彻底解决该问题。在历经数月的深入分析和排查后，我们最终定位了问题根因并彻底解决了该问题，取得了显著的OOM收益，renderD128内存问题导致的发版熔断也未再发生。接下来，将详细介绍下我们是如何一步步分析定位到问题根因，以及最终如何将这个问题给彻底解决的。
虚拟索引技术（virtual index，也称为 hypothetical index）在数据库系统的查询优化、索引推荐等场景中扮演着关键角色。简单来说，虚拟索引可以理解为数据库的'沙盘推演'系统——无需真实构建索引，仅基于统计信息即可精准模拟不同索引方案对查询计划的优化效果。由于虚拟索引的创建/删除代价极低，使用者可以大量创建和删除索引、反复推演，确定最有效的索引方案。在AI时代，基于机器学习模型的NDV、Cardinality估计算法层出不穷，但是在MySQL落地往往遇到很大挑战：无法注入机器学习模型的预测值，变无法得到MySQL索引推荐结果。
本文详细介绍了如何通过 AIBrix 分布式推理平台实现 DeepSeek-R1 671B 的多节点部署。DeepSeek-R1 通过渐进式训练框架展现出优秀的逻辑推理能力 —— 在 6710 亿总参数量中，其动态激活的 370 亿参数与 128k 上下文窗口，使其在复杂任务处理中表现卓越。然而，如此庞大的模型规模对部署环境提出了严苛挑战，尤其是分布式推理的资源调度与性能优化。
本文将基于火山引擎托管 Prometheus 服务 VMP 与火山方舟、火山引擎智能驾驶数据服务深度合作所积累的丰富可观测经验，分享在解决 AI 大模型和智能驾驶领域高基数问题上的实践经验。
