作业帮初期因业务快速发展，服务端采用PHP语言作为主要开发语言，很好支撑了业务快速的迭代发展。但随着业务发展，以ODP为代表的PHP服务端技术栈遇到了一些问题，主要是：

·微服务架构支持欠缺：ODP通过PHPLIB耦合服务，类单体架构，服务间边界模糊，框架全局部署且缺乏现代包管理工具。

·性能/成本瓶颈：PHP缺乏线程/协程支持，资源使用率高，业务成本大，在高并发、高性能的部分场景与GO有一定差距。

·云原生适配不足：云原生带来的技术红利，比如容器化、服务治理、devops、服务观测，PHP的适配度低，比如FPM fastcgi在原生mesh的支持上及CD上过多耦合。

所以作业帮选择了GO作为主推的服务端开发语言来替代PHP。作业帮GO语言框架zgin是基于gin衍生而来，是面向web服务的开发框架，提供了开箱即用的常用组件和功能，侧重通用性和稳定性，兼顾性能和时延，构建了符合公司业务场景的生态体系。

语音作为人与人交流的直接媒介，承载着人们日常生活中的大部分信息来源。基于近年来通信技术与物联网的发展，各式各样的语音助手、智能家具等软硬件层出不穷，人机交互技术的发展及人们对其需求日益攀升。语音识别技术在人机交互上扮演着重要的角色，任何因其导致的识别错误都可能在人机交互系统中的各个模块上传播，并最终导致交互失败。因此针对语音识别的研究具有重要的学术价值和应用价值。

混合语言现象常常出现在能够流利使用多种语言的群体中。英文作为全球的通用语言，就时常以各种形式与其他语言混合在一起。然而现有的大多数最先进的语音识别系统都专注于单语种语音识别，即它们一次只能处理一种语言，这样的系统无法识别中英混合语言的语音。随着语音技术开始渗透到人类生活的方方面面，混合语言的现象受到越来越多的关注。因此，开发用于中英文混合语言的自动语音识别(CSSR)系统尤为重要。

在线教育场景下的直播间不同于泛娱乐类直播App，其业务的复杂度更高，同时用户的设备分布更分散，有很多低端机及性能差的设备，而用户的上课的时长通常在1.5小时左右，长时间的停留让设备发热及耗电明显，最终导致直播间的性能问题成为了根本的瓶颈。

打破语音转录模型瓶颈，新词秒级别添加。

多活建设带来稳定性和成本的双收益。

直播场景下强互动的多端同构方案设计及性能优化实践。

资本追求规模和快速增长，而教育需要慢下来细心打磨，这两者之间如何求得平衡，是一个需要思考的问题。

作为中国用户规模最大的K12在线教育平台，致力于用科技手段助力教育普惠，解决教育领域“痛点”，产品和服务品质是核心。

“你不能指望所有人都相信你，你永远只能说服一小部分人。”