1. 背景微信存在大量AI计算的应用场景，主要分为三种：流量分发、产品运营和内容创作。流量分发场景中的 AI 计算主要用于搜索、广告、推荐场景的核心特征生产，产品运营相关的 AI 计算主要用于产品功能相关和内容运营相关（低质、优

👉目录1 分布式系统概论2 x

在设计产业中，虽然设计师和产品经理的角色各有不同，但两者之间的界限正变得日益模糊。设计师在考虑用户体验和产品功能的同时，产品经理也被要求具备一定的设计思维。今天，我们将探讨在设计思维转型为产品开发的过程中，如何打造一款简化创意流程的灵感设计插件工具。

支付方式的发展历程是怎样的？第一方、二方、三方、四方支付是什么？三方支付系统的背后支撑体系是怎样的？一个第三方支付系统由哪些部分组成？各个组成部分的作用原理是什么？

异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰，当业务系统走到需要考虑异地多活这一步，其体量和复杂度都会达到很高的水准。接入层、逻辑层、数据层的三层架构，基本上是每个业务都会拥有的基础架构形态，而三层架构的关键在于数据层，本文将从数据层切入探讨异地多活对于基础架构设计的影响。

我的录制就是作者本人所生产的录制文件，而所谓“最近浏览”很好理解，就是过去观看过的录制的足迹留痕。而所谓全部文件则相对比较复杂，可以认为是“我的录制”+“最近浏览”+“授权给我的录制”三个集合的并集。

TCP协议是一个大家好像都熟悉，又好像都不熟悉的协议。说熟悉，是因为我们基本每天都要用到它，所有人似乎对三次握手、四次挥手、滑动窗口、慢启动、拥塞避免、拥塞控制等概念好像都有些了解。说不熟悉，是因为TCP协议相当的复杂，而且在运行过程中网络环境会变化，TCP的相关机制也会因为不同的变化而产生相关的适应行为，真的要说清楚其相关概念和运行过程又真的很不容易。

超越多个国内大模型。

程序员工作的终极意义，就是干掉复杂度，用一套通用的方法解决大部分问题。在大模型时代，这个通用的方法就是——Prompt 工程。作为用好大模型最重要的武器，Prompt 的好坏对模型效果有着决定性的影响。

然而，网络上大量相关文章多是罗列“Prompt 工程” 中的若干技巧，少有体系化的总结，让人看完依然不知道该如何入手。本文希望结合腾讯工程师在 “Prompt 工程” 中的实践经验，更加体系化地对 “Prompt 工程” 进行梳理，希望可以一步步地帮助大家用好大模型，人人都是 Prompt 工程师。

大家现在打开 APP，是否会下意识地关注标签（Tag）中的信息，比如电商的折扣优惠、追踪热门话题内容，或是在功能型 APP 中快速选择所需类型？本文将探讨标签的深层含义及其在不同场景下的应用与价值。

近来，随着大型语言模型的发展，视觉语言大型模型的能力也在逐步增强，GPT-4、Gemini Pro 1.5和Claude 3等著名的闭源模型成功将 LLM 扩展到视觉语言模型领域。LLaVA，InternVL等开源模型也在迅速发展。目前，视觉语言模型领域存在一些关键问题亟待解决：1）闭源模型很少公开关于其架构的详细信息。相比之下，开源模型虽公开了其训练策略，但这些策略的详细消融并没有完全披露。2）在目前的开源工作中，对于预训练阶段，大多都是凭经验添加不同来源的数据集，这使得预训练过程难以得到深入的探索。3）在微调阶段，绝大多数工作关注的重点通常是添加和消融更多的数据集，这样性能会较快触及瓶颈。我们针对以上几点给出了我们的方案，并进行了清晰充分的实验论证。

“人月神话” 这个词，你知道是什么意思吗？我的第一反应是当面阿姆斯特朗在月球上留下的人类的一大步。然而实质上，这是一本软件工程的经典书籍，它最大的影响是让 “人月” 这个概念传遍整个软件工程行业。

就算你是一个打螺丝的，你依然每天游走在这个系统的“架构”里，在里面修修补补，你得从“架构”的全局角度去审视你每天忙碌的价值和意义。经历的项目多了， 在进入新的团队，有些老项目，在了解业务背景后， 你头脑中可能已经闪现出一张“架构”了，然后你去看代码的时候大喜：“果然如此”， 这种“架构”背后的代码让你读起来神清气爽；也有些项目，你在读代码的时候发现和你脑海中闪现的“架构”不一样，这时你只能骂咧咧的合上笔记本，心想怎么会“架构”出来这种坨坨，喝杯咖啡之后，继续来啃里面的“屎山”。

有句话叫做互联网技术中的银弹，加一层解决各种问题。我们在微服务架构设计的时候会碰到分层，数据仓库设计的时候也有分层，协议设计的的时候也有分层，大部分的设计模式也是多加一层抽象。这些所有的分层都有什么共同点，分层的优缺点是什么，分层的原则是什么。我们经常拿到各种眼花缭乱的分层概念，在实践中又感觉无法完全套上去。

腾讯内网上，一位提问者对一段代码为什么会阻塞发出了疑问，该问题讨论跨度约一周，探讨过程中，出现了许多由于不够理解 channel 而产生的问题，非常经典。本文结合内网上的讨论和 channel 的原理，来帮助大家加深对于 channel 的理解。

内存不是无限的。