携程呼叫中心正在实现智能化，其中一个关键是负载均衡的语音识别服务（ASR）。他们采用多集群、多IDC、多供应商的ASR产品来提供稳定和优质的语音识别服务。对于ASR调用者而言，只需对接MRCP Server，无需关注ASR Engine。他们尝试了多种负载均衡方案，如硬件负载均衡设备和软负载实现，但效果不理想。他们还验证了AX、Netscaler和TDLB等基建服务，但未达到预期效果。

带你了解去哪儿质量度量及防腐化治理实践。

实现了无感知故障自动切换，极大提升网络可靠性。

大语言模型系统(LLM)是一种解决传统分类和匹配模型召回率低的问题的解决方案。在携程的旅游服务中，LLM能够准确识别用户意图，提高准确率和召回率。它的生成能力可用于构造高质量语料，提高泛化性能并节省人力投入。在火车票信息抽取场景中，LLM相比传统算法能够提高抽取准确率并降低开发成本。在客服场景中，LLM通过对话归纳和总结，能够节省人工成本并提高查看时间效率。大模型还可帮助旅游企业进行市场分析和预测，了解市场趋势和消费者需求，制定精确的营销策略和推出符合市场需求的产品。未来，大模型在旅游领域的个性化推荐和定制服务方面的作用将更加重要。通过分析用户历史数据和偏好，大模型可以为用户提供个性化的旅游推荐和定制旅行行程，提升用户旅行体验。同时，大模型还可以进行大规模的人类反馈的强化学习，进一步提升性能。

屏效最早起源于商业领域，指的是每平面积上产出的营业额，是用来衡量经营情况的重要指标。后面随着互联网的发展，就被用在了对界面的价值定义上，来说明屏幕单位时间、单位面积内可以带来多少商业效益和效率的提升。

通过减少跨层级重复依赖、合并冗余分层和优化任务，可以提升数据结果的复用能力和任务的效率。在本方案中，酒店订单明细宽表的产出时间减少了45%，任务数量减少了32%，可控上游依赖任务数量减少了35%，关键链路调度层级减少了5层。未来可以进一步优化跨多层判断重复依赖、定位多Job中重复/相似逻辑和多数据流程的优化。

用空闲CPU换内存的成本解决方案。

近年来短视频的火爆，让内容创作类的APP获得了巨大的流量。用户通过这类工具编辑自己的短视频，添加各式各样的炫酷特效，从而呈现出更加丰富多彩的视频内容。本文将会介绍如何使用移动端原生API，将图片添加转场特效并且最终合成为视频的基本流程。

通过“脚本配置及解析”实现流程动态变更。

PGClowcode平台是携程市场内容PGC团队搭建的主要用于后台页面开发的低代码平台，第一版于23年3月上线，截至10月平台已经拥有100+用户，在平台上开发了130+个应用和180+个页面。本文将主要介绍团队采用低代码平台的背景、方案调研、落地过程中遇到的问题以及解决方案，同时也大致介绍了该低代码平台提供的能力。

互联网行业中，有许多关键指标直接影响公司未来的规划与决策，比如流量、订单量、销售额等。有效地预测这些关键指标能够辅助公司提前做出相应的预算、规划、决策，实现收益的最大化。

预测关键指标实际上是个典型的时间序列预测问题，即基于指标的历史真实数据来预测未来一段时间的值。在携程也有一些相关的业务场景，本文将以预测流量、订单量、GMV为例，介绍我们在时间序列预测方面使用的一些方法与思考。

创意一直是设计师们永恒的课题。在存量竞争的时代，如何抓住乍现的灵光时刻并不断复刻思路，生产源源不断的创意活水？本次将从创意启动、创意框架和创意呈现三个阶段出发，提供创意思路，帮助大家在工作中打造自己的创意永动机。

异常故障自动检出，召回率83%。

从分散到标准，从国内到国际。

动效设计本身已经是大家耳熟能详甚至广泛运用的设计手法，但是却长期以来只是做到动效最基本的吸引用户注意力的辅助效果，本次分享将通过携程火车票实际项目，看看如何做到让用户怦然心“动”。

去哪儿网落地自动化根因分析的一系列技术创新，思考，方法和成果介绍~