本文探讨了优化本地部署大模型性能的方法，重点介绍了提升吞吐量和响应时间的关键技术。通过CPU与GPU分离设计、Paged Attention解决显存碎片、Radix Attention减少重复计算、Chunked Prefill避免请求卡顿、多卡推理加速、预测解码等技术，显著提高了大模型推理效率。最后分享了Deepseek-R1模型的高效部署步骤。

黑灰产通过垃圾注册批量获取账号进行欺诈,传统风控方法难以应对。图算法通过分析复杂关系网络,提前感知风险、提升覆盖范围并增强可解释性,有效识别欺诈团伙。无监督图算法在注册阶段的应用,能够及时检测垃圾账号,弥补传统方法的不足,为平台提供早期风险防控的有力解决方案。

得物通过端智能技术推荐视频封面,降低创作者成本并提升点击率。采用轻量化模型MobileNetV3,结合MNN框架实现高效推理,确保双端一致性。优化后,封面推荐耗时大幅减少,线上实验显示点击率显著提升,用户体验优化明显。

白屏化运维平台通过标准化、自动化和可视化,解决了传统运维的多痛点。平台集成多云管理,简化kubeconfig切换;提供Kafka、ES等中间件的可视化运维,提升效率;实现Node管理和PV云盘管理的自动化,节省资源和成本;通过CPU Burst管理保障高峰期服务稳定;YAML管理服务确保配置变更安全可控。平台显著提升了运维效率和安全性,降低了操作风险。未来将持续拓展运维场景和智能化能力。

得物音视频团队为解决视频上传中的内存泄漏、大视频无法检测及检测速度慢等问题，采用WebAssembly技术，通过C和ffmpeg进行预检测优化。在Web端使用WORKERFS实现文件直接读取，提升检测效率，减少内存占用，解决了大文件检测的瓶颈。优化后性能显著提升，大幅缩短检测时间，提高用户体验。

Rust在得物的可观测性计算层中取代Java，解决了高流量场景下的性能瓶颈，通过内存安全、零成本抽象和高效异步编程，显著降低了内存和CPU资源使用。Rust的所有权、生命周期和并发模型提升了代码安全和性能。尽管面临生态不完善和学习曲线陡峭的挑战，但Rust的应用收益大于付出，为节能减排和性能优化提供了新的可能性。

Triton是OpenAI 推出的以python为编程语言基础，专门为深度学习研发和高性能计算而设计的编程语言和编译器，旨在简化和优化GPU编程的复杂操作，降低高性能优化的门槛。

得物开放平台目前提供了一系列的文档以及工具去辅助开发者在实际调用API之前进行基础的引导和查询。随着这几年AI大模型的发展，针对离散信息进行聚合分析且精准回答的能力变成了可能。而RAG应用的出现，解决了基础问答类AI应用容易产生。

随着人工智能技术的快速发展，AIGC（AI Generated Content）得到了广泛应用，这一技术的进步使得内容创作变得更加高效与多样化，推动了各个行业的创新与变革。对于测试而言，基于AI进行测试用例生成也逐渐从梦想变成现实。

AI智能编码产品正在加速重塑软件开发的工作流程，在可以预见的未来将会深刻的影响着软件开发领域。

从今天的软件系统发展来看，空引用对业界的影响远不止这一数字。它不仅改变了程序设计的方式，也引发了对异常处理、内存管理等众多领域的深入思考。

数据库DBMS是当前互联网开发者最熟悉的基础设施之一，很多后端开发者的入门项目就是一个简单的基于MySQL的数据管理系统。笔者一直想自己编写一个简单的SQL数据库，借助学习RocksDB和Zig语言的内容，利用这个机会作为学习成果的检验。

本文将简述为何我们决定重构站外商详：一方面可以接入得物后台最新版本的商详数据API，便于后续需求迭代，避免站外商详和App商详体验的持续割裂现象；另一方面可以同时提高站外商详的前端性能，带给用户更好的使用体验。

为了让流程更加高效、稳定，得物引入了MLOps的理念，本文抛砖引玉，与大家一起聊聊在结合MLOps应用的心路历程，期待能与大家碰撞出思维的火花。

if和do-while两个完全不相干的语句为什么出现互相转化的情况？异常情况下标签跑到了整个函数的开头，故被jadx翻译成了do-while，因此问题的关键就在这个label上面。

得物可观测性平台采用了存算分离架构，结合AutoMQ和Kafka以及ClickHouse存储技术，实现了高效的资源管理和性能优化。