知鸦日报2024-06-19

包含生成式AI助手关键设计要素与设计原则，图多、浅显易懂，适合对AI助手设计感兴趣的朋友。

Duolingo优化学习和增长的关键指标是时间学习良好度（TSLW）。他们通过一系列措施提高TSLW，如优化每日任务的顺序、改变每月挑战的基准、调整XP奖励与学习效果的比例等。他们发现，延长学习时间、增加新内容以及避免学习者疲劳对TSLW有积极影响。Duolingo的目标是帮助学习者实现自己的学习目标，持续改进TSLW有助于实现这一目标。

随着互联网及游戏业务飞速发展，游戏推荐赛道百舸争流、群雄逐鹿，但也不免卷入同质化漩涡中。

背景随着公司站点的增多和国际化业务的发展，Apollo配置平台也呈现出多国家、多环境部署、各环境配置孤立操作、

大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。

?目录1 这些话你熟悉吗2 找准战场——业务建&

任何复杂的系统都可能因为一个小小的疏漏而无法运转，本文记录了一个困扰作者一个月的 bug 最终拨云见日的过程。​

负载均衡器（Load Balancer，简称 LB）将客户端访问流量分发到多个服务器或者设备上，以确保系统的负载均衡。本文全面剖析LB的架构和底层实现原理，详细介绍LB的构成组件和实现技术、LB的后端网络拓扑以及LB集群的高可用性。

一个线上问题引发的思考和反复验证 \x26gt;\x26gt;

本文将重点从运维的角度，分享TiDB在北科的一系列应用实践和遭遇的挑战。

随着物流行业的蓬勃发展，涌现出大量的运筹优化问题亟需解决，例如路径规划、智能排班等。自研Go语言版本的启发式求解器具有轻量化、问题扩展性强、内置算法丰富等特点，可快速落地应用于业务项目中，助其降本增效。

末端物流业务作为顺丰主要的物流科技载体，不仅涉及的业务场景较广，而且对后端服务的要求更高。在这样的业务背景下，传统的TiDB和Impala查询不能满足业务需求，使用稳定高效的OLAP引擎是最佳的选择。

HTTP/3 addresses key challenges such as latency reduction, concurrent access, and low-latency content delivery.

一个架构的出现从来都不是空穴来风，API网关作为服务端与客户端之间的重要桥梁，自然必有其独到之处，想要了解API网关，那我们还是先从头说起。

运力资源是货拉拉业务的核心要素之一，随着业务量的增长，运力资源出现了供需失衡的现象。货拉拉大数据团构建了一套线上实时动态运力资源调节的系统，通过指标因子结合规则引擎进行调节，以达到运力资源的供需平衡，从而促进司机、用户、平台三方共赢的效果。

本篇文章主要介绍关于MySQL高可用的解决方案，主要目的是为了解决线上MySQL集群主库存在的单点问题，提升我们服务的可靠性。

过于迷恋空降兵，认为老大难的问题能迎刃而解，这简直是痴心妄想。