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。

一种使用FFmpeg和WebAssembly的Web端视频截帧方案，以实现更高效、更灵活的视频截帧功能。

如何通过效能分析引导并驱动团队行为上的改变而不是仅仅数据上“好看”。

从一站式、无人值守，介绍百度内容理解推理服务FaaS实战。

结合视频编辑场景，介绍一种复杂富文本模版技术实现方案。

本文主要介绍活动反作弊场景的图算法探索过程以及相关的实践经验。

本文以百度APP中最经典的增长玩法为例，结合用户视角的体验设计思考和理论方法，揭示设计师如何构思出让人上头的游戏化增长玩法。

云原生环境下业务大规模迭代的成本压力日益增大。我们以Serverless理念为指导，针对百度Feed的后端服务，从弹性、流量、容量角度构建多维度个性化服务画像，并基于画像对服务进行弹性伸缩，随流量波动自适应调整服务容量，有效地降低业务运行成本，本文重点介绍上述相关策略与实践方案。

百度APP作为日活过亿的国民级应用，包体积从最初的几十MB发展到最高时的420MB，我们从22年Q3开启包体积优化项目，从编译器优化、图片优化、资源瘦身、代码瘦身和工程架构方向做优化，在满足正常业务迭代情况下，优化落地收益50M。

如果光从技术的角度看，对于视频中的人体动作信息，通常可以通过泰勒展开分解成零阶运动信息与一阶运动信息，动作的分解可以为图片动画化提供很好的光流信息，而图片动画化是提供换脸技术的一个方法。

本文从业务优化视角整体介绍提速思路，包含5类优化路径，涉及18种提速方法。

从业务到技术，系统介绍一种采编式 TTV生成架构。

文档智能技术广泛应用于金融、保险、能源、物流、医疗等行业，常见的应用场景包括财务报销单、招聘简历、企业财报、合同文书、动产登记证、法律判决书、物流单据等多模态文档的关键信息抽取、文档解析、文档比对等。本文将分享百度文档智能技术与应用。