公司：阿里巴巴
阿里巴巴集团创立于1999年，是中国大陆一家以提供互联网服务为主的综合企业集团，目前实行位于杭州，上海与北京的双总部制度。
阿里巴巴服务范围包括B2B贸易、网上零售、购物搜索引擎、第三方支付和云计算服务。集团的子公司包括阿里巴巴B2B、淘宝网、天猫、一淘网、阿里云计算、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、饿了么、飞猪、优酷、盒马鲜生、阿里影业、菜鸟网络、高德地图、Lazada、Daraz等。旗下的淘宝网和天猫在2012年销售额达到1.1兆人民币，2015年度商品交易总额已经超过三兆元人民币，是全球最大零售商。
至2012年九月底止的财政年度，以美国会计准则计算，阿里营业额按年增长74%至318.39亿元（港元‧下同），盈利急升80%至37.75亿元。2015年全年，阿里巴巴营收146.01亿美元，净利为74.94亿美元。2017年，根据阿里巴巴集团向美国证券交易委员会提交的IPO招股书显示，雅虎持有阿里巴巴集团22.6%股权、软银持阿里集团34.4%股份，另管理层、雇员及其他投资者持股比例合共约为43%，当中马云持阿里巴巴集团约8.9%、蔡崇信持股为3.6%。
2019年11月，阿里巴巴集团在在港交所二次上市。香港财经界把阿里巴巴、腾讯（港交所：700）、美团点评（港交所：3690）、小米（港交所：1810）四只中国大陆科技股的英文名称首个字母，合称“ATMX”股份。
2019年11月26日，阿里巴巴集团港股上市，总市值超4兆，登顶港股成为港股“新股王”。2020年8月，阿里巴巴集团港股总市值首次超过6万亿。
阿里巴巴拆份出去的蚂蚁集团上市前，网络金服整体遭遇到政府的强力监管，阿里巴巴同样受到影响，2021年4月10日，阿里巴巴集团涉垄断被中国市场监管总局罚款182.28亿元人民币。2023年三家中国最主要的金融机构，再联合开罚71亿元，不过也随着官方宣布最后整顿工作的完成，阿里巴巴股价开始反弹。
大模型时代的内容分析Agent解决方案与业务实践
淘宝AIGC内容生成技术通过低成本、高时效的方式，解决了内容生产成本高的问题。通过视频生成、图文联合生成等技术，AIGC在手淘多个场景实现规模化落地。内容分析Agent自动生成内容特征体系，进行细粒度标注，挖掘优质内容特征，为商家、设计师等提供科学指导，提升内容生产效率和吸引力。
使用A10单卡24G复现DeepSeek R1强化学习过程
DeepSeek模型训练过程展示了其核心强化学习算法DeepSeek-R1-Zero的应用。通过监督微调和强化学习相结合，模型逐步提升了推理能力，解决了语言混合和可读性问题。训练中使用了多种奖励函数，确保输出格式和内容的准确性。实验表明，微调后模型在格式和答案上均表现优异，验证了强化学习在模型优化中的有效性。
视频级虚拟试衣技术在淘宝的产品化实践
淘宝通过AIGC技术显著提升了视频虚拟试穿效果，解决了图像换衣的局限性。视频换衣能够动态展示服饰特性，增强用户体验和商业价值。技术方面，采用3D VAE和DiT方案，提升了模型泛化能力和视频细节处理。产品上，提供了营销视频自动投放、模特试穿素材生成和买家试穿效果生成三大能力，助力平台、商家和买家更好地展示和体验服饰。
记一次内存利用率问题排查
升级至JDK 11后，应用出现内存利用率告警，排查发现是堆外内存管理策略变化所致。JDK 11默认使用HasCleaner策略，导致堆外内存增长，而JDK 8采用NoCleaner策略，内存占用较低。通过调整JVM参数，恢复NoCleaner策略，内存利用率显著下降，问题得以解决。
select `*` from table 语法居然不报错？
MySQL中反引号用于引用数据库对象名称，而星号是通配符。正常情况下，select * from table;会报错，但某些版本却能执行成功。通过测试发现，MySQL 5.7.31修复了该问题，原因是反引号未正确处理星号。高版本通过新增类Item_asterisk专门处理通配符，解决了这一缺陷。建议使用dbdeployer工具快速构建不同版本数据库进行验证。
JVM 里的逻辑漏洞，居然让你的哈希表慢了 20%！
JDK 24 中 ConcurrentHashMap 性能提升 20%，源于 JVM 对标量替换优化的改进。逃逸分析和标量替换减少了对象堆分配，将对象字段拆散到寄存器或栈上，降低内存访问开销。优化过程中，IGVN 未能消除所有内存操作，导致标量替换失败。通过修改支配关系计算逻辑，成功修复了这一问题，提升了哈希表性能。
多模态人物视频驱动技术回顾与业务应用
多模态驱动的人物视频生成技术在商业、教育、医疗等领域具有广泛应用。本文回顾了口唇驱动、头部驱动和肢体驱动等关键技术，详细介绍了Wav2Lip、MuseTalk、Hallo等代表性研究，并探讨了其在淘天业务场景中的应用。通过低成本、高时效的AIGC内容生成能力，人物视频生成技术显著提升了运营效率和用户体验，推动了消费生态的建立。
LLM 联网搜索，到底是咋回事？
本文详细介绍了如何从零搭建一个具备联网搜索能力的本地聊天助手。通过Ollama配置本地LLM模型环境，结合Docker和Dify工具，实现模型部署与搜索逻辑设计。重点讲解了如何让模型判断是否需要搜索、生成关键词、抓取网页内容并提取关键信息，最终整合搜索结果生成回答。尽管本地运行存在性能瓶颈，但通过优化有望提升系统效率。
提效10倍：基于Paimon+Dolphin湖仓一体新架构在阿里妈妈品牌业务探索实践
阿里妈妈通过Paimon+Dolphin湖仓一体架构升级品牌数据链路，解决了传统Lambda架构下数据开发效率低、存储成本高、计算资源消耗大的问题。流批一体开发模式显著提升了数据时效性和查询效率，降低了开发和运维成本。Paimon作为新一代湖格式，支持流读流写和批读批写，结合Dolphin的OLAP查询能力，实现了高性能、低成本的品牌数据管理。业务场景中，数据时效性从小时级降至分钟级，查询性能大幅提升，整体成本降低60%以上。
GPU是如何进行算力管理的？
AI时代下，GPU算力管理面临“大参数、大数据、大算力”的挑战。从单卡到多机多卡，技术如MPS、MIG、NVLink、NVSwitch、cGPU、RDMA和eRDMA等，助力高效资源调度与隔离，提升GPU利用率，满足多样化AI任务需求，实现算力效益最大化。
基于LLM打造沉浸式3D世界
阿里云DataV团队在虚幻引擎中结合通义千问大模型，打造了基于LLM的实时可交互3D世界方案。通过自然语言，用户可搜索、创建和操作3D模型，实现场景理解与编辑。团队利用视觉-语言模型生成3D模型的自然语言描述，并通过大模型的RAG能力快速搜索模型。此外，通过FunctionCall将LLM指令转化为Unreal引擎中的实际操作，实现了对话式的3D世界交互。
天猫新品业务画布引擎
天猫新品创新中心推出画布引擎，整合AIGC技术与前端渲染能力，助力商家新品设计。画布引擎基于Konva库，提供简洁易用的界面，支持多种AIGC工具与纯前端功能，如智能擦除、背景生成等。通过定义画布协议，实现画布状态的抽象描述与双向数据绑定，支持撤销、重做等功能。画布引擎已应用于TMIC及产业AI平台，未来将持续引入新功能，提升业务灵活性。
K8S异常诊断之俺的内存呢
某客户集群出现OOM和Pod驱逐问题，涉及多节点、多业务。经排查，发现内存使用监控与实际不符，cgroup内存限制设置异常。深入分析系统日志和kubelet配置，发现systemd与kubelet在内存限制设置上存在冲突，导致cgroup内存限制被覆盖。最终通过升级K8S版本解决了问题。
系统稳定性建设三件事
本文分享了作者在2024年初接手内容风控团队稳定性工作后的经验总结，探讨了系统稳定性的定义、面临的挑战及解决方案。通过事前降发生、事中降影响、事后优改进的三步策略，成功提升了系统稳定性，实现了上游请求成功率和应急时效的显著提升，解决了卡单问题，并完成了单元化架构的升级。
悲催，放到 Map 中的元素取不出来了
程序员小明在使用HashMap时，因修改了作为键的Player对象的name属性，导致无法正确检索数据。原因在于HashMap依赖键的hashCode定位数据，修改键后hashCode变化，导致数据访问异常。建议避免修改HashMap的键，或将键类设计为不可变类型，确保数据一致性。
探索淘宝购物车SurfaceView闪黑的解决方案
淘宝交易终端架构探索中，针对购物车SurfaceView闪黑问题，提出了多种解决方案。通过Fragment不销毁、截屏、Image->Surface转换等技术手段，有效避免了Tab切换时的闪黑现象。其中，Image->Surface转换+Fragment延迟销毁方案性能最佳，兼顾了流畅性和内存管理，为购物车体验优化提供了有力支持。