本文将介绍抖音集团管理数据、应对数据质量与效率挑战的策略，重点聚焦于如何通过指标服务提升数据产品的稳定性和可复用性。
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，然而，RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性，也给训练和部署带来了挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足，难以适应不断涌现的新算法需求，无法充分发挥大模型潜力。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow（开源项目名：veRL），一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。该框架采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。实验结果表明，HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时，吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。
在《字节跳动容灾实践：同城容灾+异地多活是最好的模式吗？》一文中，我们介绍了字节跳动从单机房到同城多机房再到异地多活的演进过程。本文将围绕字节跳动当前的模式——同城容灾+异地多活，介绍团队在异地单元化架构落地上的一些思考和实践。
在《字节跳动容灾实践：同城容灾+异地多活是最好的模式吗？》一文中，我们介绍了字节跳动从单机房到同城多机房再到异地多活的演进过程。本文将围绕字节跳动当前的模式——同城容灾+异地多活，介绍团队在异地单元化架构落地上的一些思考和实践。
随着抖音集团公司业务的持续拓展，渐趋复杂化、多元化的场景为抖音集团实验平台提出了新的挑战。在此背景下，沿用传统的假设检验框架，则已无法解决难题。 本篇聚焦实验平台主要面临的边际收益、干涉效应、自动实验配置与随机实验盲区四项挑战，详解实验平台应对挑战、拓展边界的研究进展与现阶段实践。
本文将聚焦电商场景，介绍抖音集团埋点历程、电商场景解决方案、归因实践及其收益等模块，旨在为数据技术人员在埋点后数据加工过程中所遇到的问题提供有益思路。
