知鸦日报2025-01-14

NGAPI, the API platform for serving all first party client API requests, requires optimized system performance to ensure a high success rate of requests and allow for maximum efficiency to provide Pinners worldwide with engaging content. Recently, our team made a significant improvement in handling memory pressure to our API service by implementing a Lightning Memory-Mapped Database (LMDB) to streamline memory management and enhance the overall efficiency of our fleet of hosts. To handle parallelism, NGAPI relies on a multi-process architecture with gevent for per-process concurrency. However, at Pinterest scale, this can cause an increase in memory pressure, leading to efficiency bottlenecks. Moving to LMDB reduced our memory usage by 4.5%, an increase of 4.5 GB per host, which allowed us to increase the number of processes running on each host from 64 to 66, resulting in a greater number of requests each host could handle and better CPU utilization, thus reducing our overall fleet size. [1] The result? More happy Pinners, per host!

在《论篡改微信余额的技术可刑性》一文中，鹅厂资深资金架构师分享论证了技术上的可刑性，评论区的卧龙凤雏们也纷纷提出了自己天才般的设想，场面非常热闹。

正所谓“未知攻，焉知防”，腾讯云开发者公众号特意约稿原作者，针对大家关注的技术方案做了进一步拆解研讨，看完你的余额就有救了，下半辈子就有“铁”饭碗了！

本文从思考日志的本质开始，一览业界对日志使用的最佳实践，然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象，最后是技术探索路上个人的一点点感悟。

大型语言模型（LLMs）的兴起彻底改变了我们从文本中提取信息和与之交互的方式。然而，尽管它们的能力令人印象深刻，LLMs在推理、一致性以及信息的上下文准确性等方面仍然面临一些固有的挑战。这些问题源于LLMs的概率性本质，可能导致幻觉（hallucinations）、缺乏透明性以及处理结构化数据的困难。

这正是知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）发挥作用的地方。通过将LLMs与知识图谱相结合，可以显著增强AI生成的知识。为什么呢？知识图谱提供了信息的结构化和互联表示，反映了现实世界中实体及其关系。与传统数据库不同，知识图谱能够捕获并推理人类知识的复杂性，确保LLMs的输出来自结构化、可验证的知识库。这种整合可以带来更准确、一致且上下文相关的结果。

像医疗、金融和法律服务等行业由于对精确和可解释性信息的需求，可以从知识图谱中获得巨大益处。

推荐系统的主要任务是根据用户的历史行为预测其兴趣点，并向其推荐相应的商品。传统的推荐系统在处理用户请求时，会触发多个召回模块（包括热门商品召回、个性化召回、深度召回等），以召回大量候选商品。

生成更准确的GEE代码，空间分析不求人。

Triton是OpenAI 推出的以python为编程语言基础，专门为深度学习研发和高性能计算而设计的编程语言和编译器，旨在简化和优化GPU编程的复杂操作，降低高性能优化的门槛。

提示词越好，输出效果越惊艳。