利用低精度极限压缩语义模型，通过大规模实践来对抗算力风暴。

本次分享我们分为三个小节。首先从大模型的分布式训练出发，分析大模型训练对网络的核心需求。然后基于这些需求讨论 AIPod 高性能网络的设计。最后将讨论一些做大模型训练的实践经验。

如何设计一个高效的分布式日志服务平台，为业务提供高效、低延迟、高性能的日志服务系统。

浅谈百度MEG离线资源治理。

从指导质量行为、极大提升召回问题能力、增强代码鲁棒性、提升人员对代码的掌控力等多个方面，都可以看出代码级质量技术的关键且不可替代作用。

本文重点介绍资源优化，在百度APP实践中，资源优化包括大资源优化、无用配置文件和重复资源优化。不管是资源优化还是代码优化，都需要分析Mach-O文件，以获取资源和代码的引用关系，本文先详细介绍Mach-O文件，随后再介绍下具体优化手段。

在云服务架构发展之初，这个方向上的思路是使开发者不需要关心搭建和管理后端应用程序。这里并没有提及无服务器这个概念，而是指后端基础设施由第三方来托管，需要的基础架构组建均以服务的形式提供，比如数据库、消息队列和认证服务等。

但亚马逊在2014年发布AWS Lambda时，为在云中运行的应用程序带来了一个新的系统架构思路，即不需要在服务器上部署等待HTTP请求或API调用的进程。Lambda提供了一个事件触发的机制及框架，当收到用户请求时触发一个事件，在一个AWS server上执行用户注册的功能（通常只是一个函数，业界一般称这种类型的服务为FaaS）。

当前，提供FaaS服务的云服务厂商除AWS外，还有Google Cloud（alpha）、Microsoft Azuze、IBM OpenWhisk等。国内的云服务提供商如阿里云 FC、百度云CFC、腾讯云SCF。比较受欢迎的开源架构有OpenFaaS、Knative、OpenWhisk等。

这是一个技术创新的故事。文件存储 CFS 技术负责人、项目过程的主导者之一，对百度沧海·存储团队发表于 EuroSys 2023 的论文进行一次技术解读和创新历程分享。

本篇我们将介绍Swift语言部分常见问题。

本篇我们将介绍Android/iOS常见的内存泄漏问题。

精细化设计是可被复用的标准化方法，通过精细化分析深入理解用户需求/痛点，制定有效的设计策略。

本文主要介绍，通过公共信箱机制，低成本、高时效的完成指定App的全量消息推送。

该文介绍了智能编解码技术的现状和趋势。通过引入AI工具，如ChatGPT、文心一言等，对经典的编解码框架进行辅助，提高编码效率和视频质量。感知编码技术的优化达成了最终目标：在不降低用户体验的前提下，进一步节省带宽。视频质量评价也是重要的课题。整个流程需要经过严格指标性考核才能达成最终目标。AI将会在下一代编码中产生更多的收益，但需要结合业务需求、客户需求以及不断打磨，才能达到更优的效果。

图片一直是包体积优化的重头戏，百度APP从无用图片检测、Asset Catalog和HEIC图片三个方向做优化，经过两个季度的优化落地9.75M的收益，解决了存量图片的问题，随后建立图片使用规范和无用图片检测流水线解决增量图片的问题。

分布式服务稳定性工作是一个体系化的建设过程， 需要注重设计，编码， 架构，监控实施、问题闭环等方面的优化，以确保系统整体的高可用性和可靠性。

百度移动生态质效团队对软件质量和测试的理解与总结，希望从业者们更加从容的应对降本增效、LLM带来的挑战、机会和变革。