知鸦日报2024-06-20

分享一套产品线主线任务管理机制与推进实践

这篇文章介绍了一个名为Video Annotator (VA)的交互式框架，用于标注视频数据。VA利用大型视觉语言模型的零样本能力和主动学习技术，提高了样本效率和降低成本。它提供了一种独特的方法来标注、管理和迭代视频分类数据集，强调领域专家在人机交互系统中的直接参与。通过在标注过程中让用户快速做出决策，VA提高了系统的整体效率。它还支持持续的标注过程，用户可以快速部署模型、监控质量并迅速修复问题。这种自助式架构赋予领域专家在不需要数据科学家或第三方标注者的参与下进行改进的能力，建立了对系统的信任。经过实验，VA在多个视频理解任务中相对于竞争对手平均提高了8.3个平均精度点。他们还发布了一个包含153k标签的数据集和复制实验的代码。

在现代分布式系统和高性能计算环境中，缓存技术无疑是提高系统响应速度和吞吐量的关键。

本文作者用一个GPT4o学习全栈的例子来阐述大模型对学习的影响，以及对于未来学习的思考。

这篇文章主要介绍了基于微服务架构的软件开发过程中的调试选项，包括远程调试和本地调试。通过SLATE环境中的远程调试，可以在生产基础设施上进行只读调试，但存在动态修改的限制。为了填补本地调试环境和生产环境之间的差距，SLATE Attach引入了一个SLATE代理，将测试请求重定向到开发人员的本地开发机器进行调试和开发。文章还提到了SLATE Sniffer用于通过在生产环境中监控调试问题。

主要介绍 Roaring BitMap 的存储方式及三种 container 类型及 Java 中 Roaring BitMap 相关 API 使用。

LiteFlow使用场景的简单介绍及其可视化编排生成表达式方案设计。

现有的开源项目虽然功能强大，但主要是围绕Java设计，而我们团队主要使用Go语言进行开发。这使得我们在集成和使用这些工具时遇到了诸多不顺。经过深入的调研和讨论，决定开发一个适合Go语言的任务调度框架，以满足我们的特定业务需求。

阿里拍卖是阿里巴巴旗下拍卖平台，覆盖房产、机动车、土地、债权等类目。本文旨在分享多兴趣向量召回MIND和深度I2I召回模型PDN在阿里拍卖资产推荐场景的实践经验。内容包括模型介绍，大资产场景的针对性优化，与最终效果分析。

从包体积优化和长期控制包体积增长两个方面让微信包体积达到平衡状态，长期运行。

Figma & AI相结合生成开发代码的一站式解决方案。

Flutter外接纹理渲染存在一个Bug，当使用Texture控件并引入PlatformView组件时，后者会导致Texture不再刷新。这个问题只在安卓平台上出现。文章介绍了PlatformView的渲染方案演进，从VirtualDisplay到现在的Hybrid Composition和PlatformViewWrapper。Hybrid Composition可以同时渲染原生组件和Flutter画布，解决了手势问题。Flutter团队对新的PlatformView实现方案非常有信心，即将退出舞台的Hybrid Composition渲染方式需要及时适配。对于外接纹理的刷新机制，通过源码得知，当视频渲染完成时，通过Android SurfaceTexture的OnFrameAvailableListener回调通知c层，但具体的刷新机制和Bug没有详细说明。根据Debug和nativeMarkTextureFrameAvailable的实现分析，Java层回调正常，问题可能出现在C层逻辑中。

药片可以少，疗效一定不能少。

没有狐臭，是眼睛更小换来的？