随着大模型（Large Language Models, 以下简称LLM）迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。比如，当你询问“世界上最长的河流是哪条？”模型可能一本正经地回答：“是亚马逊河，位于非洲”，而实际上亚马逊河在南美洲，同时也并不是最长的河流。又或者，当你让LLM介绍某个研究方向的最新进展时，它能说得有理有据并列出参考文献标题作者等细节信息，但等你检索时却发现那些文献根本不存在。这些都是幻觉问题在现实中的典型表现。随着LLM被广泛应用于搜索、问答、医疗、金融等关键领域，这种“一本正经胡说八道”的回答不仅影响用户体验，也可能带来严重的实际风险。因此，如何识别、抑制甚至消除幻觉，已经成为亟待解决的重要课题。
btrace 是由字节跳动抖音基础技术团队自主研发的面向移动端的性能数据采集工具，它能够高效的助力移动端应用采集性能 Trace 数据，深入剖析代码的运行状况，进而辅助优化提升移动端应用的性能体验，提升业务价值。此次更新，我们重磅推出 btrace 3.0 版本，提出了业界首创的同步抓栈的 Trace 采集方案，实现了高性能的 Trace 采集。此外，新版本在支持 Android 系统的基础上，新增了对 iOS 系统的全面支持。
上一期，我们介绍了如何通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge，轻松将你的 Figma 设计稿转换为整洁的前端代码，并生成相应的网页，让设计到落地的效率飙升！快没看过的小伙伴可以戳这里补课哦👉 玩转MCP第一弹｜手把手教你将 Figma 设计稿转化为前端代码 在现代化的 Web 开发中，自动化测试已成为确保应用质量、加速迭代周期的关键环节。Playwright 凭借其跨浏览器支持、强大的自动化能力以及灵活的 API，成为自动化端到端测试的理想选择。本期「玩转 MCP 」将详细介绍如何在 Trae IDE 中高效集成 Playwright 这一 MCP Server，构建自动化测试解决方案，帮助你快速验证网页的交互逻辑，减少人工测试成本，提升整体开发效率！
你可能想不到，只用「两行 CSS」，就能让你的卡片、图片、内容块「自动适应」各种屏幕宽度，彻底摆脱复杂的媒体查询！ 秘诀就是 CSS Grid 的 auto-fill 和 auto-fit。
最近大家都在聊 MCP，发现有个最重要的点被忽略了： 通过标准化协议，将工具提供方与应用研发者解耦，这一点带来的将是 AI Agent 应用研发范式的转移（类似 Web 应用研发的前后端分离）。本文以开发 Agent TARS 应用为例，尽可能详细地介绍 MCP 在开发范式、工具生态扩展上起到的作用。
抖音长期存在renderD128内存占用过多导致的虚拟内存OOM，且多次出现renderD128内存激增导致OOM指标严重劣化甚至发版熔断。因受限于闭源的GPU驱动以及现场有效信息极少，多个团队都进行过分析，但一直未能定位到问题根因，问题反馈到厂商也一直没有结论。以往发生renderD128内存激增时，解决办法往往都是通过二分法去定位导致问题的MR进行回滚(MR代码写法并无问题，仅仅是正常调用系统API)，但是回滚业务代码会影响业务正常需求的合入，也无法从根本上解决该问题，每次也会消耗我们大量人力去分析排查，因此我们有必要投入更多时间和精力定位根因并彻底解决该问题。在历经数月的深入分析和排查后，我们最终定位了问题根因并彻底解决了该问题，取得了显著的OOM收益，renderD128内存问题导致的发版熔断也未再发生。接下来，将详细介绍下我们是如何一步步分析定位到问题根因，以及最终如何将这个问题给彻底解决的。
