在稳定性保证中，重要的一个环节就是故障管理体系建设，故障管理体系的四大核心功能——故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复，其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要，包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面，主要目标是能及时、准确地发现故障。

来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师今天给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享，将从数据、模型和流程三个层面展开，介绍华为在推荐系统领域的两个重要项目，并回答关于用户推理知识构造、特征交叉和在线服务流程的具体问题。通过这些前瞻性的探索和应用，推荐系统的性能和用户体验有望得到显著提升。

台积电在数据中心计算引擎制造方面已经拥有了实际上的垄断地位——这是它自己赢得的。几乎每一个CPU、GPU、DPU、XPU和FPGA都会经过它的晶圆蚀刻设备，并且越来越多地通过它的芯片封装设备。那么，台积电接下来将走向何方？

在AI Native时代，广告营销平台经历了根本性的变革，这些变化不仅提升了广告的效率和精准度，还重塑了广告行业的整体运作方式。其中，强大的广告营销智能体是下一代商业广告平台面向客户交付商业价值的首要载体。进一步，生成式AI又是广告营销智能体的内核及灵魂，真正达成让客户放开说、简单用、都搞定的极致体验。

大数据服务是数据平台建设的基座，随着B站业务的快速发展，其大数据的规模和复杂度也突飞猛进，技术的追求也同样不会有止境。B站一站式大数据集群管理平台（BMR），在千呼万唤中孕育而生。本文简单介绍BMR的由来、面临的主要矛盾以及如何在变化中求得生存与发展。

早在2012年，当时的AMD正考虑退出数据中心CPU业务，而其数据中心GPU也一直没能真正得到关注。就在这生死存亡之际，美国能源部出于自身政治与经济利益决定实施一项开明策略，冒险投资AMD以开展内存技术及百亿亿次级混合CPU-GPU计算的研究。

随着业务不断发展，一个服务中部分功能模块适合沉淀下来作为通用的基础能力。作为通用的基础能力，对提供的服务可用性和稳定性有较高的要求，因此把该部分功能模块拆分出来，单独一个服务是比较好的选择。为了更好的与业务服务物理隔离，不仅需要从代码层面拆分，数据库层面也需要拆分。

大家都知道，公司（特别是超大规模基础设施运营商和云服务商，但如今越来越多的普通公司也开始向生成式AI积极展开怀抱）正在AI加速器和相关芯片上投入巨额资金，旨在建立起属于自己的AI训练与推理集群。

在金融信贷领域，随着黑产的欺诈能力不断升级，黑产的欺诈方式已经从早期的个体欺诈发展到了聚集性欺诈，并且从早先的单一欺诈模式演化出各种复杂多变的欺诈模式，形成了完整的黑色产业链，严重扰乱了正常金融秩序，给反欺诈风控造成了极大的压力。

在直播CDN、静态CDN和动态CDN等泛CDN边缘接入场景中，通常采用DNS来作为边缘第一层的接入调度。由于边缘接入点分布广泛且容易受到外部环境的影响，导致接入点频繁变动，因此，在泛CDN环境中，DNS的基础调度功能显得尤为关键。

近期，更是将大模型成功引入物理网络的故障定位中。相比过去传统的定位分析方法，大模型给网络故障定位的能力建设带来了很多改变。接下来我们将简单介绍百度智能云在物理网络故障定位的发展历程，然后详细分享如何基于大模型进行故障定位的最新实践。

如果时间充裕，我们当然可以构建自己的一套软件生态系统。但如果想要抓紧时间把握机遇，那就得花钱让其他人帮忙建立生态系统。过去一年来AMD一直在执行这样一套战略，我们相信该公司在AI主战场与老对手英伟达对抗时肯定还会继续加大这方面投入。

本文将聚焦电商场景，介绍抖音集团埋点历程、电商场景解决方案、归因实践及其收益等模块，旨在为数据技术人员在埋点后数据加工过程中所遇到的问题提供有益思路。

测试小伙伴们在2023年保障了团队线上系统0问题，这简直就是一项了不起的壮举！这得益于咱们测试组同事对工作的细致投入、风险把控、以及严格遵循流程规范进行测试用例评审、自动化建设、联调推动、回归验证、常态化压测、大促高保真压测、引流回放等多重保险策略工作。

大家在工作中经常会看很多的报表，在查看报表的过程中会发现指标并不是稳定不变的，而是可能会有各种各样的变化，比如下降、上升或者突变。指标的波动其实反映的是业务的实际波动。