随着鸿蒙操作系统的快速普及，开发效率成为生态繁荣的关键挑战。传统开发模式下，开发者需要反复造轮子，而复杂的UI适配与交互逻辑更是拖慢了项目进度。在成熟的开发体系里，组件库始终是提效的关键支柱。Android生态中，不乏众多知名的开源组件库，比如腾讯开源的QMUI，丰富控件及兼容处理可以让开发者能专注于业务需求而无需耗费精力在基础代码的设计上。这些优秀实践证明：当技术生态步入成熟期，高质量的组件库将成为开发者效能的倍增器。反观快速崛起的鸿蒙生态，尽管ArkUI框架展现出强大的跨端能力，但社区尚未形成标准化、企业级的组件解决方案。开发者往往需要投入大量精力处理基础组件的兼容与适配，这种生态断档严重制约了鸿蒙应用的规模化落地。Omni-UI 应运而生！作为58安居客房产无线团队开源的鸿蒙ArkUI组件库，它深度融合鸿蒙原生能力，提供 25+开箱即用的高扩展组件，覆盖视图、表单、导航、图表等核心场景。无论是信息展示的卡片视图，还是动态图表的数据可视化，Omni-UI均提供一站式解决方案，助力开发者效率提升30%以上。
大模型时代是人工智能领域的一个重要发展阶段，在当今人工智能研究领域，基于Transformer架构的多模态视觉理解大模型（VLM）在全世界范围内引发了深度的技术关注。多模态视觉理解大模型的主要创新在于将语言和视觉两种模态进行有效的对齐，使其不仅能够进行基本的图像识别，还能执行基于视觉输入的动态内容推理和复杂问题解答。可以应用在房内家具家电识别、涉黄涉爆检测、商家店铺门头识别等多个场景，相比传统模型取得更好的效果。但是由于多模态视觉理解大模型的推理性能比传统模型低，导致整体成本高，严重阻碍了多模态视觉理解大模型的推广。提高多模态视觉理解大模型的推理性能成为研究重点。我们是多模态大模型技术部门，负责多模态大模型相关的模型研发、推理优化和推广的工作。我们在58的多模态视觉理解的项目场景中，对推理框架和模型进行优化，使用多种方法提高多模态视觉理解模型的推理性能。
自从ChatGPT问世以来，大模型凭借其强大的语义理解和生成能力开始在多个领域引领技术变革。但大模型在房产推荐场景的应用上仍存在一些瓶颈： 其一，数据形态的适配难题。房产推荐依赖房源价格、户型、地理位置等强结构化数据，而大模型则更适配自然语言文本，这要求构建起推荐特征与大模型输入之间的有效转换。 其二，大模型响应的时效挑战。算法需要根据用户的线上行为实时调整推荐方向，大模型由于其计算速度影响很难在用户兴趣变化时快速响应。 其三，参与模式的边界定义。大模型有多种参与推荐的形式，可以是直接生成推荐或辅助特征提取，需要讨论哪种更适合房产场景。 基于以上背景，58同城房产事业群（HBG）推荐算法团队和58同城AI Lab进行深度的项目合作，以多业务、多场景、多模式的方式开展算法落地实践，尤其是在大模型画像推理和大模型Embedding上，取得了一些阶段性成果，本文将分享我们的实践案例及经验。
智能加速引擎是58大数据平台自主研发的复杂计算系统组件，在支撑集团业务发展和平台稳定性建设方面，发挥了巨大作用。随着大数据技术的日益成熟和AIGC技术的迅猛发展，我们期望能够通过对智能加速引擎的技术迭代与架构升级，实现在降本增效方面的显著提升与突破。
智能加速引擎是58大数据平台自主研发的复杂计算系统组件，在支撑集团业务发展和平台稳定性建设方面，发挥了巨大作用。随着大数据技术的日益成熟和AIGC技术的迅猛发展，我们期望能够通过对智能加速引擎的技术迭代与架构升级，实现在降本增效方面的显著提升与突破。
可观测性最早源于控制理论，是衡量一个系统从其外部输出中推断系统内部状态的一种度量，后被引申到计算机领域，用于表达系统故障的可观测性。一般来说， 可观测性有三大支柱：日志、链路和指标，这三部分各有侧重，相互交叉但又相对独立，它们一起组成了可观测性的基石。
APP运营系统是一个复杂但至关重要的体系，旨在确保 APP 能够有效地吸引用户、留存用户并实现商业目标。通常运营系统分为投放引擎和分发引擎两个核心模块，投放引擎的难点在于复杂的业务逻辑，分发引擎则需要承受巨大的流量压力。本文主要分享我们在建设高效的运营平台过程中积累的一些经验以及面临的挑战和思考。
随着产业化的深入，商业搜索场景需要更深入理解业务，与业务结合。本文将介绍商业搜索场景中，围绕用户体验和商业收入提升，所做的技术迭代和升级。第一部分重点介绍业务场景和业务中的问题；第二部分介绍知识图谱的挖掘和应用；第三部分介绍大模型如何在知识图谱场景中进行应用和落地。
本文详细介绍了58同城邀约业务系统的架构设计和实践经验。文章涵盖了系统的业务背景、整体架构、核心组件设计、技术实现细节等。通过平台化设计和标准化实践，该系统显著提升了产研效率、交付质量和业务复用性，为大规模招聘匹配提供了强有力的技术支撑。
