【1】最新AI生图模型Flux1.1刷屏 【2】快手可灵AI第十次更新 “对口型”功能 【3】ChatGPT发布重磅更新 【4】Adobe发布2025 Photoshop和Premiere 【5】OpenAI新标志设计被批过于简单缺乏创意 【6】Kimi探索版搜索量增强10倍 【7】阿里妈妈开源全新AI图像修复模型 【8】百度地图芭比主题导航上线 【9】看Safari广告消除动效设计 【10】微软Copilot升级全新外观 加入语音模式
百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、质量不均和易用性差等问题，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，我们进而形成了一套新的开发范式——"OneData+开发范式"，其关键在于可视化分析与数据集的构建。 TDE-ClickHouse作为图灵3.0生态中重要的基础引擎之一，专注于为业务提供海量数据下的自助秒级分析能力。通过高性能的数据查询能力与高效的数据导入通路，支持业务更及时、敏捷地对海量数据进行分析；通过稳定可靠的分布式架构，在减少资源和运维成本的同时，严控引擎侧的数据质量。
移动运营推广平台（OPS）承载着百度内部移动应用/移动搜索业务的用户增长预算的全流程结算线上化管控功能，为了解决用增业务发展规模扩大、原有技术架构老旧、无离线数仓系统等一系列的问题，针对全域结算数据启动了整体的架构改造。为了解决业务中存在的问题，本文深入探讨并提出了一类在线、离线结合的任务调度解决方案，完成了结算业务架构更新换代，更好地服务于业务发展。
本文深入探讨百度视觉搜索在快速发展的业务及技术背景下，如何通过持续的技术创新和架构升级强化自身的竞争力和适应性，支撑业务健康高效迭代。本文介绍了我们如何通过技术栈升级、架构能力提升以及稳定性建设，来实现全链路架构的演进。借助Golang、百度自研GDP开发框架和ExGraph图化引擎，我们对视觉搜索展现架构进行了全面重构，并重新定义了视觉搜索全系统通路上的模块职责和分层逻辑，开展了一系列系统收敛内聚优化。此外，我们还建设了配套稳定性基础设施，确保系统的高效运行。期望大家能有所收获和借鉴。
本文讲述百度搜索系统面临搜索结果一致性的挑战，如何准确衡量并消除不一致因素成为关键问题。本文介绍了百度搜索系统针对结果波动问题的创新解决方案，通过设计数据打平技术，将问题量化至服务与特征层面，并利用fake流量与动态debug机制进行大量实验与数据收集。同时，采用多实验统筹与自动巡检机制提高实验效率与分析自动化，最终成功捕获所有对结果波动有实质贡献的特征，为系统优化提供了精确指导，显著降低了结果波动。
百度MEG的上一代大数据产品存在平台分散、质量不均和易用性差等问题，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。图灵3.0覆盖了数据全生命周期，包括Turing Data Engine (TDE) 计算引擎、Turing Data Studio (TDS) 数据开发治理平台和Turing Data Analysis (TDA) 可视化BI产品。 TDS作为图灵3.0的核心组件，专注于数据开发和治理。其架构涵盖了从基础设施到用户功能的各个层次，包括数据开发、数仓管理、监控运维和资源管理等模块，支持高效的任务调度、资源管理和数据血缘分析。 此外，TDS引入了智能化工具，如智能诊断和Text2SQL，帮助用户快速定位问题、生成SQL查询，降低了数据开发和查询的技术门槛。
研发数据中台负责MEG所有研发数据的管理、接入、传输、应用等各个环节。中台的主要构建3个能力：构建端研发数据实时感知能力、线上问题/数据的便捷分析能力、线上问题的快速止损召回能力。随着业务的不断变化和发展，越来越多的业务同学对中台的问题分析定位效率有更高的要求。随着ChatGPT和文心一言大模型相继发布，公司内外都在探索使用大模型提升线上问题分析的效率，也使我们看到了提升线上问题数据分析效率的可能性。本文主要介绍中台利用大模型在数据分析、线上问题快速定位等方向所做的一些努力(Agent建设)，核心点是利用大模型强大的推理判断以及泛化能力对效率低的工作方式以及流程进行重构，最终提升业务的工作效率。
为了让飞桨开发者们掌握第一手技术动态、让企业落地更加高效，飞桨官方在7月至10月特设《飞桨框架3.0全面解析》系列技术稿件及直播课程。技术解析加代码实战，带大家掌握包括核心框架、分布式计算、产业级大模型套件及低代码工具、前沿科学计算技术案例等多个方面的框架技术及大模型训推优化经验。
本文大语言模型在未经标注的大量文本上进行预训练后，可能产生包含偏见、泄露隐私甚至对人类构成威胁的内容。OpenAI 最先提出了基于人类反馈的强化学习算法(Reinforcement Learning fromHuman Feedback, RLHF)，将人类偏好引入到大模型的对齐过程中，从而让大语言模型能够生成符合人类预期的输出。笔者长期在搜索领域应用大模型提升搜索质量，发现RLHF在搜索结果的相关性、准确性和无害性等方面均有显著的提升，同时也观察到由于RLHF 流程相比预训练以及SFT更加复杂，导致在训练效率上，其系统吞吐率远低于预训练或者SFT，这严重制约了 RLHF 的应用与发展。当前业界和学界在预训练阶段和推理部署阶段的性能优化进展非常丰富，但在强化学习尤其是RLHF性能优化的公开资料较少。我们注意到，RLHF 和预训练共享大多数分布式训练技术，因此在优化手段上，RLHF 既要吸收预训练的方法，也要结合自身的特点做针对性地优化。
