知鸦日报2025-02-27

时序流异常检测技术通过自隔离机制和记忆空间，有效捕捉序列模式异常，适应数据分布变化，减少无效预警。该技术在多维趋势、概念漂移和周期序列检测中表现优异，能早期发现异常，降低企业风险。基于轻量级框架，支持大批量场景应用，提升风控巡检效率，减少70%以上无效预警，为企业提供隐形守护。

货拉拉推出大模型应用开发平台“悟空”，解决企业知识数据整合与多智能体协作难题。平台支持多模态知识引擎和AI工作流编排，覆盖文本、表格、图片等数据，实现灵活的业务流程定制。通过动态Agent协作和低代码开发，显著提升大模型在物流场景的落地效率，助力业务创新与运营优化。

DeepSeek系列模型通过多版本迭代不断提升性能。V1优化了预训练和对齐策略，V2引入MoE架构和MLA，显著提升效率，V3进一步扩展参数和数据，优化训练成本。R1系列通过强化学习增强推理能力，并探索小模型蒸馏。整体展示了从基础到高效的持续创新，为开源大模型发展提供了重要参考。

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。

Android开发中，生成界面截图或二维码图片是常见需求。通过创建View、转化为Bitmap并保存或分享，实现图片生成。针对不同View（如WebView、ScrollView、ListView、RecyclerView等），有相应的生成方法。核心步骤包括测量、布局、绘制和保存，需注意版本兼容和权限问题，确保图片生成与存储的稳定性。

Uber在2023年启动了一项战略迁移，将本地数据中心转移到Oracle和Google云平台，同时引入Arm架构主机以降低成本、提升性能并增强硬件灵活性。迁移过程中，Uber克服了从主机兼容性到构建多架构容器镜像的技术挑战，逐步将服务迁移至Arm环境。这一举措不仅优化了能源效率，还为未来的硬件多样性奠定了基础。

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。

快手静态部署托管服务（KFX）历经四年发展，从“崎岖土路”到“平坦高速”，逐步提升资源利用率和效率。KFX通过灰度发布、自动化e2e测试等核心功能，解决了业务发布风险高、服务不稳定等问题。2024年，KFX支持分级部署和api代理优先模式，应用数超6000+，覆盖30+部门，朝着更智能、高效、稳定的服务平台演进。

本文探讨了构建百万级群聊系统的技术要点，重点包括通信方案选型、消息存储、消息顺序、消息可靠性和未读数统计。通过Websocket实现实时通信，采用读扩散模式降低存储成本，确保消息有序性和可靠性，并优化未读数统计性能。超大群策略通过消息压缩、块消息推送和缓存机制应对高并发场景，提升系统性能和用户体验。

深度搜索（Deep Search）正成为2025年搜索技术的新标准，结合检索增强生成（RAG）和多跳问答，通过搜索、阅读和推理的循环迭代提升精准度。OpenAI的“推理时计算”理念推动了这一变革，允许模型在推理阶段投入更多资源，换取更高质量的结果。DeepSearch通过多次迭代寻找最优答案，而DeepResearch则在此基础上生成结构化长篇报告，两者均依赖长上下文和推理模型。