端外对用户的触达方式是多种多样的，不过对于用户而言， 用户在支付宝内，可以登陆运动小程序选择跑步骑行，也可以在出行中使用乘车码出行码等。对于用户而言，保持手机在 app 应用内部常亮是一件麻烦的事情，息屏后解锁再进入 app 查看同样麻烦。锁屏组件可以做到息屏后锁屏保持展示应用内数据，支持快速滑动删除锁屏组件。 也许这只是一个很简单的能力，但是在支付宝这个国民级 app 面前，一个微小的事情也会变得复杂起来。我们充分考虑了锁屏组件的生命周期感知，多业务注册过程中的优先级，耗电问题，快速接入等问题，为需要的业务方提供一个独立而完备的功能组件。
大会日程分为两天。第一天是 Mobile 和 Cloud 的话题，而第二天在讨论 AI 与 Web。除了主旨演讲，开发者大会还开设有「工作坊」，让与会者有机会按照教程上手产品体验。我主要关注 Cloud、AI 和 Web 方面。
本文将以“如何快速落地”、“快速适应新环境”为出发点，探讨数据研发“新人”如何快速了解公司业务、领域模型和业务系统，然后快速高效的推进相关工作，赢得合作伙伴的信任和支持。
瞧瞧，我们正大喜过望地宣告：AntV G6 5.0 Beta 版本今天闪亮登场！这是一次引爆你视觉感官的数据可视化盛宴，专业又优雅，必须让你大呼过瘾！
本文对LLM+推荐的结合范式进行了梳理和讨论，并尝试将LLM涌现的能力迁移应用在推荐系统之中，利用LLM的通用知识来辅助推荐，改善推荐效果和用户体验。
同样是在软件开发行业工作 3 年，为什么有些人经验丰富，可以独当一面，而有些人却还和工作一年的人差不多？作者给出了自己的答案。
9月12日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示，在32卡训练上，相比HuggingFace上直接获得的代码版本，Megatron-LLaMA能够取得176%的加速；在大规模的训练上，Megatron-LLaMA相比较32卡拥有几乎线性的扩展性，且对网络不稳定表现出高容忍度。
当前 LLM(Large Language Model) 大语言模型越来越火，在业务和生活中已经逐渐变得人尽皆知，作为一名技术同学，可以不精通其中的细节，但了解其大致的奥义是应该必备的技术素养，最起码应该清楚大模型是怎么运作的，在业务中我们可以与其建立什么链接，这也是我写这篇文章的主要原因。 本文借鉴了多方文章，加入了自己的理解，由于大部分相关文章都比较有技术壁垒，很多同事包括我读起来都比较晦涩，因此我尽可能将其转化为比较易懂的语言。 我本人也不是专业的算法同学，因此只能用比较浅薄的视角窥探一部分大模型的理论和实践，如果有描述不清或有误之处还请批评指出。
