知鸦日报2025-09-26

「捏他」是一款专注于二次元同人创作的AI平台，通过多模态技术提供角色生成、图像定制、漫画创作等功能。它降低了创作门槛，帮助用户轻松实现个性化表达，并构建了活跃的社区生态。平台还推出了互动叙事系统“奇遇”，增强角色养成体验。然而，AI生成效果不稳定和版权争议仍是主要挑战。

Airbnb的存储引擎Mussel从V1升级到V2，解决了V1在操作复杂、容量热点、一致性控制和成本透明度等方面的问题。V2采用NewSQL后端，引入Kubernetes和Kafka，实现自动化管理和动态扩展。迁移过程中，通过蓝绿部署和双写策略，确保零数据丢失和无停机。新架构支持大规模数据批量加载和高并发写入，同时保持低延迟读取，显著提升了系统的性能和可维护性。

抖音通过“人工+机器”双轨治理为算法设“护栏”：先建立覆盖十余类风险的动态标准库，再以三级审核机制分层拦截违规内容——初审拦截底线问题，复审过滤非底线不适内容，三审严控高热内容质量。专项团队重点治理网暴等焦点问题，并通过多渠道预警+全链路敏捷迭代持续优化治理体系，确保海量内容合规分发。

推荐算法从单一目标转向多目标系统，以平衡用户、平台和创作者的多样化需求。抖音通过多目标建模，优化内容推荐，提升用户体验，探索用户潜在需求，并助力优质中长视频破圈。多目标体系不仅影响用户行为，还塑造了平台内容生态，促进各方综合收益最大化，构建健康繁荣的社区环境。

抖音推荐算法基于用户行为反馈，通过概率模型预测用户对视频的互动行为，如点赞、分享等，并结合价值模型评估视频的推荐优先级。算法实时动态调整，以"价值最大化"原则推送内容。人工为算法建立内容秩序，避免不当内容泛滥。算法虽无法理解内容本质，但通过数学运算精准预测用户偏好，实现高效信息分发。

我们身处信息爆炸时代，每天面对海量数据，推荐算法成为高效过滤信息的关键。从门户网站到深度学习推荐模型，技术不断进化，核心目标是通过用户行为数据构建个性化推荐。协同过滤算法通过用户相似度推荐内容，而深度学习模型则进一步挖掘数据潜在模式，提升推荐精准度。推荐算法将用户偏好抽象为数学映射，实现“知其然，不必知其所以然”的精准推送。

定制设计工具在自动化测试中面临两大难题：自定义输出模块测试复杂，二方包质量保障困难。通过轻量级拦截验证体系和Spock数据驱动测试方案，团队成功实现自主化测试，回归时间从小时级降至分钟级，自动化Bug发现率提升至20%，显著提高了业务质量和效率。

AI Coding助手Transpiler通过ReAct理念和Multi-Agent框架，实现代码转译/迁移的高度自治。结合知识库和工具集，在CRN转xTaro和Java21升级场景中显著提效，缩减工时最高达78%。依赖分析、转换管理等工具确保任务流畅执行，模型与客观数据结合降低幻觉率。AI Coding正向完全自治迈进，解放开发者生产力。