我们始终认为，用户体验是提升产品价值的关键，且不仅仅关乎功能的丰富，更与用户的感知密切相关。

阿里云开源 Spring AI Alibaba，旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用，共同构建物理新世界。

作为一款高性能的推理引擎框架，MNN高度关注Transformer模型在移动端的部署并持续探索优化大模型在端侧的推理方案。本文介绍权重量化的模型在MNN CPU后端的推理方案：动态量化。

作者花了半个月时间，认真读完了llama 3.1技术报告，并总结成本文，希望能帮到对这个感兴趣的小伙伴们。

作者从一个事故中总结了Redis（几乎）所有的知识点，供大家学习。

随着ChatGPT的发布，生成式AI已经火爆全球，就图片/视频生成领域来说，Stable Diffusion模型发挥着极其重要的作用。本文做的Stable Diffusion端侧部署应用，用户可以完全基于源码去做自定义修改和定制。

本文主要介绍了 AE 策略中心的技术方案选型与落地实战。

作者总结了过去在Go中间件上踩过的坑，这些坑也促进了Go中间件的完善，希望大家学习本文后，不犯同样的错误。

讨论代码复用的利弊及DDD视角下的正确做法，指出类和函数的存在不是仅为复用，应自然符合系统设计，复用需权衡成本与效益，深模块更适合复用，且在DDD框架下，针对核心、支持、通用子域采取不同复用策略，以提升软件核心竞争力和降低研发成本。

本文提出了一种推荐系统后链路的重排算法框架，该算法通过对候选集中商品的准度和多样性进行建模，并通过最大化整个序列的准确性和多样性来生成最佳展示结果，给首页信息流场景带来显著的业务收益。

随着大模型应用持续火热，应用门槛也越来越低，去年底开始我们利用少部分精力做了一些 AI 探索和实践，并完成了业务所在垂直领域答疑机器人产品的上线。

本文旨在探讨和分享多种预加载技术及其在提升网站性能、优化用户体验方面的应用。

随着互联网业务快速发展，对下游资源的保护成为系统稳定性的重要环节。传统限流方式依赖于人为设定的固定阈值，易造成资源浪费或系统过载。为此本文介绍了KLimiter自适应限流器，它可以基于下游资源水位，对多个不同优先级的上游入口进行自适应调流。

今年以来，商家营销工具业务需求井喷，需求数量多且耗时都比较长，技术侧面临很大的压力。因此这篇文章主要讨论营销工具前端要如何应对这样大规模的业务需求。

文章探讨了Android前端页面在适配异形屏时，相较于iOS，为何难以实现同样“优雅”的界面效果，分析了原因在于Android系统限制、浏览器内核更新问题及SafeArea实现的不稳定性，并提出了改善适配的两种方案。

本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。