在传统的计算广告业务流程中，广告的展示需要涉及多个参与方，包括用户、广告主、媒体平台、广告交易平台（ADX），以及需求方平台（DSP）等。并且，这一过程通常需要经历十几次的交互才能最终完成广告的展示。

本文介绍了一种基于One-Hot编码的图谱Embedding算法GEE，并在些基础上进行了改进和验证，为实现对团伙行为的异常检测提供了基础。

AIAPI、RAG、AGI、数据结构化、系统优化。

AI Agent重构微服务治理解决运维复杂性难题。

与NVIDIA技术团队合作，设计并实现了一种基于GPU的ANN在线检索方案，在实际高检索流量业务场景下获得了显著的成本收益。

从Feed实际业务出发，优化大数据计算中多维度用户数统计，通过数据打标的方式避免数据膨胀，提高性能并减少计算成本。

本文以百度APP任务系统长线活动为例，阐述如何通过精细化用户细分，结合创新的玩法设计与视觉呈现，打造一场运营盛宴。

在百度MEG数据中台构建的图灵3.0生态以及OneData+开发范式中，TDE-ClickHouse作为重要的基础引擎之一，我们主要从查询性能、数据导入和分布式架构三个方面对其进行了相应优化。

从业务角度出发的平台架构变革。

设计针对百度APP场域多、流量类型复杂的特殊情况，推进黄金购买链路框架、流程、页面全线升级。

本文介绍了百度视觉搜索如何通过技术栈升级、架构能力提升以及稳定性建设等手段实现全链路架构演进，以应对业务和技术面临的新挑战。

百度搜索系统通过创新的数据打平技术和自动化分析机制，成功量化并捕获了影响搜索结果一致性的关键特征与因素，为系统优化提供了精确指导，显著降低了结果波动。

本文主要介绍了百度IM SDK的建设背景、主要工作流程、建设过程遇到的问题和解决方案。

利用大小模型结合的方式，构建多个智能体，提升业务在APP性能追踪定位的效率。

本文介绍了搜索从工程视角对大模型RLHF任务的分析与性能优化工作。

在Embedding空间中实现高效的时序异常检测，通过向量化技术捕捉用户行为变化，有效应对复杂业务场景下的异常流量检测。