随着业务的发展，项目经理并行推进的复杂项目越来越多，对应的干系人沟通复杂度、业务知识储备、项目日常管理事项等等也在同步增加。与此同时，人工智能技术的快速发展为项目管理领域带来了新的可能性，尤其是基于大语言模型（Large Language Models, LLM）的生态系统逐渐成熟。大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，能够高效处理非结构化数据并生成语义清晰的洞察。

通过流程引擎开发模式简化配置流程，提高开发效率。

介绍了聚焦价值交付的进阶探索与实践之道，助力业务高效增长。

Alluxio 在爱奇艺大数据场景的缓存加速实践。

文章主要介绍了自研台词说话人识别技术的整体方案和应用。

智能电视业务团队，针对营销位历史问题，通过建设营销位框架系统，实现营销位在配置-开发-验收的全链路提效，实现了运营1次批量配置，全营销位生效；需求开发响应效率提升近6倍，且支持兼容低版本；结束了低效能的人工验收机制，向系统化、自动化迈进。

爱奇艺大数据通过多 AZ 统一调度架构实现多集群融合，提升数据流通效率并降低成本。

总结在线深度学习（ODL）在爱奇艺效果广告落地中遇到的挑战、思考及解决方案。

文章介绍了智能AI技术全面落地爱奇艺搜索的主要技术细节。

出口网关通过集中管理并控制出站流量，解决各种由对外请求业务而带来的挑战。

智能算力通过对不同价值流量做动态算力分配，实现一定算力约束下业务收益的最大化。

奇异果TV作为在电视设备上用户活跃度最高的应用之一，为广大用户提供了丰富的内容播放服务。随着奇异果TV多年的发展，功能逐步增加，业务更加复杂，每次发版都需要经过功能测试、适配测试、线上灰度测试，但线上问题仍不能完全避免，需要及时对线上问题进行修复。

同时，由于电视端特有的商业模式和合作生态，App更新覆盖速度较慢，且更新操作较为复杂，对于以老人和儿童居多的TV用户来说，需要更快速地使用无感知的方式修复线上问题。

欧洲杯期间，爱奇艺体育实施的低延时直播系统，有效利用点播带宽和优化延时策略，成功降低成本并提升用户体验。

爱奇艺广告算法团队与大数据团队合作，利用Opal机器学习平台改进广告特征评估流程。新流程包括特征和样本处理、特征分析、模型离线评估和特征管理与跟踪。Opal机器学习平台有效降低特征评估门槛和成本，提高特征迭代效率，优化特征上线流程。未来的工作方向是进一步优化特征上线流程，提升特征验证、模型训练和更新的效率，为广告算法团队提供更高效和经济的解决方案，以助力广告业务提升。

爱奇艺业务风控新一代特征平台RiskFactor，实现了特征流批一体开发及部署，极大增强了风控系统的响应速度及与黑产对抗能力。

Opal是爱奇艺开发的机器学习平台，旨在提升特征迭代和模型训练效率。特征中心是核心功能，用于生产、共享和管理机器学习模型特征。它包括特征输入管理数据源、特征计算抽取所需特征、特征存储和特征转换。特征中心的设计考虑了海量请求、实时性要求、特征的灵活性和快速迭代的业务需求，能够释放业务计算和存储选型负担，实现规模化生产和提升特征生产力。