技术与就业是一个古老话题。很长时间内，省力新技术往往被排斥、抵制、封禁。这方面的例子数不胜数，人们常常引用的有三个：公元一世纪，罗马皇帝韦巴芗拒绝采用新机器运输神庙石柱，因为这会抢了工人的饭碗；1589年，伊丽莎白一世以织袜机摧毁工作岗位为由，拒绝向发明家威廉·李授予专利许可；1811年，工业革命中的英国掀起了以捣毁机器为主要内容的卢德运动。 每次出现新的技术浪潮，总会引发人们对技术和就业的激烈争论。罗珊·凯许的歌名“This has happened before”和卡门·莱因哈特的书名“This time is different”，可以很好地说明人们的两种基本态度。一部分人认为“这在以前发生过”，是老问题的重复出现，没必要大惊小怪；另一部分人则大呼“这次不一样”，要变天了，经济学理论要重写。此次生成式人工智能兴起，大体也是以上两种基本态度。 技术和就业是一个“下限很低，上限很高”的话题。普通民众可以讨论原属专家的领域，能讲出道理，有自己的价值主张；专家们则极易受到民众的质疑和挑战，不管多么权威，不管研究多么扎实。
本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证，在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据，并在落地过程中解决了多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。
In unstable network environments, MQTT devices may struggle to ensure reliable communication using only the TCP transport protocol. To address this issue, MQTT includes a Quality of Service (QoS) mechanism that offers various message interaction options to provide different levels of service, catering to the user's specific requirements for reliable message delivery in different scenarios.
最近，基于大型语言模型 (LLM) 的Agent在各个领域取得了重大进展。最受欢迎的研究领域之一是将这些Agent应用于电子游戏上。 传统的方法往往依赖于游戏的API来通过内存访问游戏内环境和动作数据。然而，这种方法受到API可用性的限制，并且不能反映人类玩游戏的方式。 此外，在动作角色扮演游戏 (ARPG) 中，基于强化学习 (RL) 的方法很普遍，但其泛化能力较差，需要大量训练。
互联网时代，程序员必知必会的最具影响力的十大统治级算法： 排序算法、推荐算法、Dijkstra算法、安全哈希算法、深度学习算法、链接分析算法、RSA 算法、傅里叶变换与快速傅里叶变换、随机数生成算法、数据压缩算法。你熟悉的算法有在榜上吗？
