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。
本期AGI路线图中关键节点：DiT架构、Stable Diffusion 3.0、Flux.1、ControlNet、1024×1024分辨率、医学影像、英伟达Eagle模型、谷歌Med-Gemini系列模型、GPT-4o端到端、Meta Transfusion模型。
随着大模型应用持续火热，应用门槛也越来越低，去年底开始我们利用少部分精力做了一些 AI 探索和实践，并完成了业务所在垂直领域答疑机器人产品的上线。这里主要从普通使用者的视角，把一边学习一边实践的过程记录下来，和大家一起学习交流。 本文定位无门槛。本文受众主要是入门玩家，但对大模型感兴趣想做一些小工具，或者在平常的业务工作中希望使用大模型来提效的读者。
线上问题的定位与优化是程序员进阶的必经之路，常见的问题定位手段有日志排查、分布式链路追踪和性能分析等，其中日志排查主要用来定位业务逻辑问题，分布式链路主要用来定位请求链路中具体是哪个环节出了问题，而如果服务本身的性能出了问题，如一段时间复杂度高的代码引发了CPU占比飙升、内存泄漏等，则需要依赖性能分析工具来帮我们定位此类问题。
随着互联网业务的快速发展，系统架构日益复杂，对下游资源（如数据库）的保护成为系统稳定性的重要环节。传统的限流方式往往依赖于人为设定的固定阈值，难以应对动态变化的业务需求，容易造成资源浪费或系统过载。为此，本文介绍了KLimiter自适应限流器，它可以基于下游资源（如db）水位，对多个不同优先级的上游入口进行自适应调流。
截至 2023 年底，字节跳动内部微服务的数量超过了 30 万，而且这个数字还在快速的增长当中，每个季度仍然会新增上万个微服务。伴随着海量的微服务，微服务过微带来的编解码、序列化、网络和服务治理开销过大问题也愈加凸显，在一些性能敏感、QPS 大的的服务上急需优化，于是极致的微服务合并方案合并编译应运而生。 目前公司内采用合并编译方式合并的服务超过 300 万 core，取得的 CPU Quota 收益超过 40 万 core，接口时延根据包大小有 2-15 ms 不等的优化。
最近在调研前端页面适配 Android 端异形屏的方案，调研过程中发现了一些比较有意思的点，本文主要是做一个总结。
