。目标：通过调控流量在各个阶段的信息例如队列长度、模型选型等，从而调节折扣因子，最终实现流量价值最大化，假设M条流量经过N个阶段表达如下：C1

SDK是数据的入口，牵一发而动全身，任何一个上报流程上的修改都可能造成已有数据的波动，影响业务统计。因此，这类问题难以通过常用手段排查和优化，UBC在处理过程中逐渐形成了一套方法论：2.2

推理优化除了kernel融合/开发、等价替换等，推理优化还包括GPU/CPU负载均衡、模型结构剪裁。（1）GPU/CPU负载均衡在推理场景，CPU的工作量并不太多，包括预处理、kernel

Diffusion这样革命性的时刻。招聘欢迎加入生图研发团队，持续招聘视觉算法研发工程师。简历欢迎投递至qibingjie@baidu.com，邮件请以【简历投递】为开头。

生成式的方法生成式模型百花齐发，有闭源的如chatgpt、文心一言，有开源的如llama、bloom和starcode等。我们主要尝试文心一言、llama和bloom，通过prompt(few

TALK01数据通路技术实现与接入基于本次配置数据项重构工作的目标和数据通路的复用，数据通路的实现目标为可支持不同模块接入，如图-1所示，与数据通路相关的模块共为两类。△图-11.1

的优化更多地由许多微小的优化点组成。我们在讨论中提出了大量有趣的想法，进行了大量的实验和尝试。总的来说，十个想法中最终只有一到两个能成为正式的功能。这些优化最终汇聚在一起，形成了我们今天看到的

业务框架，下面会从需求分析->业务抽象->整体设计及核心能力点抽象逻辑等方面展开，介绍下整个框架建设和应用过程中遇到的一些问题和思考。在此之前集团、搜索也已经积累了一些比较成熟的基础网络框架、

对话方向、AI应用创新方向、极致满足方向、阿拉丁(垂类搜索)方向、搜索产品&增长运营&PC搜索方向。欢迎有兴趣的同学投递简历至

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重构背景百度App（iOS）-搜索侧的配置数据项，大部分集中在一个类(XXXSetting)中管理。该类(XXXSetting)以独立组件的方式发布，被超过30个其它组件依赖。如图-1

译码难度大尽管二维码技术已经相当成熟，但在某些情况下，如内容过多、图像质量低下、损坏或因过度曝光、不理想的扫描角度、遮挡物等外部因素影响，都可能使译码过程遇到困难，导致内容不能正常分发。2.2

iOS端包体积50M优化实践(六)无用方法清理基于异常上线场景的实时拦截与问题分发策略一键三连，好运连连，bug不见👇

技术效果探索一套通用的代码理解方案，构建白盒级软件知识图谱，在C++/GO上落地实践基础能力：覆盖多语言，高效易扩展支持3种语言、10+种代码实体数据源C/C++效率突破，效率缩短近9倍，增量效率

TALK03技术难点和细节上文以整体的视角介绍了内容分润结算系统的架构设计，下面我们将枚举几种业务场景构建过程中的技术选型，来详细介绍该系统的技术落地。3.1

等多项优化，在性能和内存占用上都有很大提升。全文介绍了新版编译器的设计思路和优化方法，以及一些能够用在通用打包工具里的技术点。全文6629字，预计阅读时间17分钟。GEEK

官方文档：https://clang.llvm.org/docs/LibTooling.html[3]LLVM源码：https://github.com/llvm/llvm-project

性能中台会实时订阅消息队列中的核心性能数据，例如崩溃、APP启动次数等，然后针对每个染色ID，根据多个维度（如产品线、APP版本、操作系统、地域等）形成性能聚合指标，并将其写入持久存储。⑥

就像一个无法调节的『黑匣子』，应用无法直接干预由读写干扰带来的查询长尾问题。业界常用访盘优化手段，未能控制读长尾。业界常用软件写盘优化，确实可以显著提升吞吐，但对长尾控制力度有限，主要手段是：①

TALK04总结本文简述了基于文心一言等大模型，落地AI文本创作的基本流程，也是内容创作与AI结合的初步尝试，随着生成式AI创新应用的持续推进，将陆续发布基于图片和视频的更多特色玩法，敬请期待！

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一方面需要考虑系统本身的通用性和适配性，以满足多个业务方的需求；另一方面需要结合系统当前运行的特点，在易用性、稳定性、智能化等不同方面进行提升。希望读者能在了解系统演进的过程中获得一些启发。

Key"];看到这不得不说句容易挨打的话：哪怕是把key改短点，也能很有效的降低扩容概率。比如说度加剪辑某个key，从"key_draft_crash_project_id"

num_beams=2波束搜索一般都会找到比贪心搜索概率更高的输出序列，但仍不保证找到全局最优解。虽然结果比贪心搜索更流畅，但输出中仍然包含重复。一个简单的补救措施是引入

10，那么r=10就相对来说是『负』的。也就是说在采样中，没有被采样到的动作的概率会被下降，但该动作不一定是不好的动作，因此奖励最好是有正有负的，这可以增加baselinse解决：通过这种方法，当

节点属性变更用户提交申请之后，由审批人进行审批，审批结束会回调MPS给用户进行授权，根据一些业务平台的需求MPS支持了事件回调，业务平台可以配置回调方法，当自动授权后可触发业务平台回调。GEEK

解析car文件解析Assets.car文件，可以使用Mac自带工具assetutil，可以移除通用的Assets.car里不需要的图片，也可以解析Assets.car的详细内容。也可以使用Asset

扩量相关以知道核心问答页为例，扩量的每个阶段都有该阶段需重点关注的工作内容，及进入下一个阶段的准入list，需要list内容全部达标，才可开启下一阶段扩量实验。具体说明如下：3.2.4

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PorterDuff.Mode.CLEAR);super.dispatchDraw(maskRenderCanvas);maskRenderCanvas.drawBitmap(maskBitmap,

文件信息，接着获取该保护方法的一些信息，比如寄存器数量，待执行指令的内存位置等，然后初始化寄存器存储结构，最后进入到解释器中解释执行每一条指令。在解释执行的过程，如果执行到外部函数，就会使用

全算子量化因为精度问题，训练后量化中一般只对部分算子做量化。进一步提升推理性能，对全算子量化的话，需要和量化感知训练结合起来。全算子量化是除了mul或者matmul算子进行量化外，又增加了layer

检索条件详解日志源id列表：获取日志源对应的日志检索时间范围：日志的时间范围排序类型：日志的存入时间/日志存入的算分查询数量：查询出多少数量的日志日志级别：查询什么级别的日志，如：DEBUG

人类共识概念的积累在人类的交流中形成积累。由此我们能够理解，无论是语言、图像、视频、声音、肢体动作、表情这些都是人类表达内心思维想法的手段，我们目前无法对人类最为底层的思维进行理解，因此看成为隐变量

resize流程架构总结下resize项目的效果，首先是EB级存储的使用率从63%提升到78%，成本降低数千万，同时使用率方面与业界持平，此外资源的交付效率也大幅提升。GEEK

用于描述当前Mach-O文件的基本信息（CPU类型、文件类型等)，XNU代码路径：EXTERNAL_HEADERS/mach-o/loader.h，数据结构如下所示：struct

location)：代码缺陷定位。下面的章节我们会分布从第二级的层次，为大家做基本原理和过程介绍，后续还会有系列发文再深入的介绍对应实现内容。三、代码理解层介绍GEEK

server上执行用户注册的功能（通常只是一个函数，业界一般称这种类型的服务为FaaS）。当前，提供FaaS服务的云服务厂商除AWS外，还有Google

TALK由于可选类型每次使用之前都需要进行显式解包操作，有时变量在第一次赋值之后，就会一直有值，如果每次使用都显式解包，显得繁琐，Swift引入了隐式解包可选类型，隐式解包可选类型可以使用

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(a)所示，即便是相同的prompt示例样本，不同标注者的prompt风格都可以导致在GSM8K上的结果有较大差距。不仅如此，当LLM规模较大的时候，长prompt同样会带来较大的计算负担。△Fig

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Catalog为不同类型设备(分辨率不同)或者相同类型设备但不同配置(磁盘和内存不同)提供定制化资源下载，之前在bundle需要放二倍图和三倍图，同一张图片最后在用户手机上会有两份，有了Asset