评论是 B站生态的重要组成部分，涵盖了 UP 主与用户的互动、平台内容的推荐与优化、社区文化建设以及用户情感满足。B站的评论区不仅是用户互动的核心场所，也是平台运营和用户粘性的关键因素之一，尤其是在与弹幕结合的情况下，成为平台的标志性特色。 在社会热点事件发生时，评论区的读写流量会急剧增加，直接影响业务运行，对用户体验、内容创作和社区文化等多个方面产生负面影响，所以评论服务的稳定性至关重要。 评论系统对缓存命中率要求非常高，一旦发生缓存失效，大量请求会直接访问 TiDB，如果 TiDB 出现问题，将导致评论服务不可用。所以评论需要构建一套可靠的容灾系统，并具备自动降级能力，以提升评论服务的整体稳定性。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）有两种基础的训练范式：在线强化学习（Online RL）和离线强化学习（Offline RL）。在线强化学习需要让智能体和环境进行交互，利用收集到的数据同步进行训练，但在环境中进行探索的开销很大；离线强化学习不需要和环境交互，直接利用已有的离线数据进行训练，但这种范式训练的智能体会受限于离线数据的质量和覆盖范围。 基于此，研究者提出了离线到在线强化学习（Offline-to-online RL）训练范式，先利用已有的离线数量训练得到离线策略，然后将其应用到在线环境进行少量步数的微调。这种范式相比于前两者，一方面通过收集少量的在线数据，能够突破离线数据的限制，更贴近实际场景；另一方面在线阶段的微调是以离线策略为起点，相比于从零开始的在线强化学习，只需要非常少量的交互就能快速收敛。这一研究领域主要研究两个问题，一个是分布偏移引起的性能下降，就是如果直接将离线策略应用到在线环境进行微调，会在微调初期出现性能的急剧下降；另一个是在线优化效率，由于在线交互的开销很大，需要用尽可能少的交互次数实现尽可能大的性能提升
在B站Web投稿页中，封面、分区、标签的推荐功能都需要使用到视频截帧能力。历史上我们通过WebAssembly + FFmpeg来实现视频截帧。从去年开始，开始引入WebCodecs进行高性能截帧，截帧性能有显著提升，从而给用户带来更快速的推荐体验。
B站创作端承载了稿件生产的职能，而创作工具是稿件生产的首个环节，承担了Up主最重要的丰富视频内容、提高视频质量的职责，创端提供了基础剪辑能力、智能成片、AI玩法、视频模板等生产工具，适用于不同剪辑场景，服务于不同创作能力的Up主，帮助Up主锦上添花，并持续提升有消费价值的稿件量。 对于剪辑上层业务层而言，有工具品类之分，对于剪辑底层，则会拆解成不同的原子素材和原子能力，如视频、音频、图片、字幕、滤镜、贴纸、转场等素材，不同的素材对应不同的属性，不同的属性可以渲染出不同的效果，如字幕包含花字、动画、气泡、字体、字号等效果。而这一切效果的呈现，都依赖了更为底层的剪辑引擎内核。
众所周知，B站是个拥有浓厚社区氛围的视频网站，而拥有高位活跃度及粘性的头部用户更是我们弥足珍贵的财富。在互联网普及的信息时代，这群年轻且有活力的用户，即便不是人手一本《人人都是产品经理》，但对诸如世界上最好的语言是什么这类的问题，大家也能左右互搏打上三百回合。所以针对这批有对应知识储备或足够热忱的用户，我们开始了对B站众测模式的探索，众测希望实现的愿景是利用头部用户对产品的了解和兴趣，借助他们生活中的碎片化时间，在多种更贴近于用户的测试环境下对产品进行多方面的测试，从而根据这些测试结果优化出更符合用户需求的产品。
在信息技术领域面临的挑战日益增多的背景下，企业为了实现成本降低与效率提升的目标，正遭遇着服务稳定性的考验。这种现象在社交媒体平台上频繁出现的讨论中也得到了体现。如何确保过往企业在服务高可用、业务多活和基础架构容灾等方面的投入是真实有效的，当保障故障和灾难来临时，业务连续性不受过重损失？这是当下诸多公司面临的一大挑战。
本文详细探讨了哔哩哔哩客服坐席调度系统的演进，特别是在线客服和工单客服的调度策略。随着客户需求的增加，尤其是在大型活动期间，客服系统面临着突发的高流量和复杂的客户问题。为了提高服务效率和客户满意度，系统引入了多种调度策略，包括均衡分配、熟客优先和虚拟排队等。 同时也对工单系统的调度也做了详细的技术分析。
