知鸦日报2026-01-31

生成式推荐作为新范式，突破了传统推荐的瓶颈，但也带来训练挑战。京东零售九数团队推出9N-LLM训练引擎，深度整合TensorFlow与PyTorch，统一适配GPU与NPU，解决了框架与硬件的兼容性问题，内置大规模稀疏Embedding训练引擎、定制化UniAttention加速库等核心组件，加速生成式推荐在工业场景的落地。

一群工程师出于对技术底层原理的好奇，自发成立了论文研读小组。一年来，他们每月线下聚会，精读分布式系统、数据库等领域的经典论文，从《DynamoDB实现原理》到《Raft算法》，逐步优化分享形式。通过深入讨论，成员们不仅理解了日常使用的技术原理，还成功解决了实际工作中的性能问题。小组总结出成功经验：双人运营、精选论文、单篇深挖、强力宣传。这种知识共享模式既提升了个人的技术视野，也推动了团队的技术沉淀。

Uber采用HiveSync服务和Distcp工具进行大规模数据复制，但随着数据量激增，Distcp性能瓶颈显现。通过优化Distcp，将Copy Listing和Input Splitting任务移至Application Master，并行处理Copy Listing和Copy Committer任务，并引入Uber jobs减少容器启动，显著提升了数据复制效率和资源利用率。这些改进使Uber的数据处理能力提升了5倍，成功迁移了306PB数据到云端。

本文提出了一种基于真人直播ASR数据的拟人化训练方法，通过构建高质量〈AI回复, 拟人化回复〉数据对，训练拟人化改写模型，并结合GRPO强化学习，使生成模型直接输出自然、口语化、有帮助的回复。实验证明，该方法在保持准确性和帮助性的同时，显著提升了语音交互的真实感与用户体验。

AI助手Agent Studio火了！它能5分钟接入企业微信，打造个人专属AI工作台。支持定时任务、自定义Agent、多Agent协作，数据完全本地化。相比OpenClaw更轻量易用，适合快速搭建个人Jarvis。只需一行命令安装，图形化界面操作简单。开源项目，可自由定制，让AI真正成为你的工作伙伴。

虚拟线程大幅优化Java性能，降低CPU开销。小红书通过RedJDK21在搜索、推荐等核心业务中成功落地虚拟线程，带来10%链路RT优化和24%CPU降低。虚拟线程通过轻量级线程管理，减少内核开销，支持百万级并发。未来规划将继续提升虚拟线程的稳定性和灵活性，助力业务发展。

AI Coding中，Rule的设计至关重要。单条Rule过长易导致维护难、冲突多、时机不明。TRAE升级后，引入多规则管理与精细化生效，解决这些问题。建议将Rule拆分为模块，按职责、范围、风险分层管理，确保规则短、准、可维护。通过指定文件生效、智能生效和手动触发，控制规则的使用时机和范围，提升AI的执行效果。

马术比赛中的马匹流鼻血并非虐待所致，而是"运动诱发性肺出血"。马匹高速运动时，肺部毛细血管因高压破裂出血，这是纯血马为速度付出的基因代价。人类曾用利尿剂缓解症状，但存在争议。香港等地实行严格禁赛规则保护马匹健康。流鼻血是身体警告，90%赛马都有隐性肺部出血。这是追求极速的残酷代价。