百度慧播星作为全链路AI直播平台，通过检索增强和强化学习生成高转化脚本，利用智能中控优化直播策略，实现语音与形象克隆的“小时级”效率。平台覆盖电商、教育等多行业，日均服务2万+直播间，罗永浩数字人直播GMV突破5500万。未来，慧播星将持续迭代，提升智能化与拟真度，优化直播体验。

DeepSeek-V3.2-Exp在长上下文推理中面临显存限制，导致Decode阶段吞吐受限。百度百舸AIAK团队提出ESS方案，通过将Latent Cache卸载至CPU内存，结合Offload-Prefetch机制，显著提升吞吐并降低成本。ESS兼容现有优化策略，通过高效数据传输和缓存管理，突破显存瓶颈，尤其在超长上下文场景下表现优异，为大规模模型推理提供高效解决方案。

百度移动生态团队构建了一套智能化质量风险管控系统（RMCS），通过AI技术实现风险前置拦截、实时感知与快速止损。系统包含三大核心模块：风险管理系统（RMS）动态识别质量漏洞，风险感知系统（ROS）智能降噪报警，风险控制系统（RCS）自动化定位止损。实践显示，线上问题总量三年降低53%，AI值班人协助率达96%，形成人机协同的高效质量防御体系。

TDA平台通过增强复杂统计指标自动计算能力、优化性能，满足业务深度分析需求。平台支持周报/月报自动生成，提升工作效率。同时，引入归因决策工具，帮助业务快速定位数据异常。性能优化方面，通过缓存、多级聚合及并发查询，显著提升查询速度，确保用户分析体验。AI融合将进一步推动平台智能化，释放数据价值。

百度MEG大数据团队通过构建统一治理标准与智能平台，实现计算与存储资源的全生命周期管理。计算侧采用混合调度与智能调参技术，优化千万核资源使用率30%+；存储侧通过智能压缩与冷热分层，提升存储效率20%+。年化节省成本达数千万元，为业务高速发展提供可持续的降本增效方案。

百度电商风控团队利用大模型技术重构机审体系，解决了传统机审流程中的多模态识别弱、语义模糊、审核体验差等痛点。通过“多模态大模型+规则+知识库”协同的机审Agent方案，实现了全机审覆盖、即时反馈和高可解释性，显著提升了平台安全性、商家效率和用户信任度。这一技术方案为电商风控领域提供了可迁移的标杆式实践。

大规模微服务系统中，雪崩故障因其破坏力大、难以预防而成为系统性威胁。雪崩从非稳态到自强化崩溃，涉及重试风暴、容量退化等正反馈回路。通过重试预算、队列限流、全局TTL控制等自愈机制，以及秒级流量调度与降级预案，有效预防和治理雪崩，确保系统稳定运行。

数据平台智能化入库方案通过大型语言模型（LLM）构建“智能代码闭环”，实现数据Schema识别、结构化映射、质量规则抽取到入库包构建的全流程自动化。该方案大幅缩短接入周期至3天内，降低人工成本至零干预，提升系统可控性与扩展性，为企业数据治理与智能化运营奠定技术基础。

百度APP数据仓库完成系统性升级，通过"两步走"策略解决资源压力与架构瓶颈。第一阶段优化日志清洗环节，实现刻钟级调度与存储成本降低；第二阶段解耦实时离线链路，提升计算框架容错能力。升级后数据处理时效性提升50%，存储成本节省超420TB/天，为业务发展提供更高效稳定的数据支撑。

AIGC技术正革新视频创作，尤其在电商领域，通过MultiAgent协同系统提升视频生成效率。早期项目依赖规则，导致视频同质化严重，新版迭代引入多类型素材和动态调度，显著增强吸引力。分镜脚本生成Agent优化脚本准确率和吸引力，素材生成则通过泛图表和优选提升质量。未来方向聚焦端到端剧本生成和AIGC生成式视频，解决供给不足和可用率问题。

Feed实时数仓在业务高速发展中面临计算成本高、时效慢、指标对不齐等问题。通过重构，流批一体升级为纯流式架构，离线复杂业务逻辑下沉实时计算，统一指标出口，解决了下游业务指标不一致问题。重构后，计算成本降低50%，数据产出时效提升80%，查询效率提升90%，服务稳定性大幅提升。未来计划优化计算引擎，提升开发效率，建设厂内实时数仓标杆。

2023年是大模型元年，但真正被记住的模型不多。2024年技术与应用驱动下，大模型发布数量激增，2025年DeepSeek爆火，模型竞争白热化。面对众多SOTA模型，企业和开发者如何选型成难题。评测方法、数据集和指标的选择至关重要，需结合业务实践进行综合评估，避免盲目追逐最新模型。

视频后处理技术正成为提升播放体验的关键。本文重点解析亮度与色彩增强两大核心方案：亮度增强采用Gamma变换，避免过曝并模拟显示设备响应曲线；色彩增强基于HSV空间调节饱和度，结合自适应算法与肤色保护，确保自然观感。两项技术已在移动端落地，显著提升画质表现。未来将探索场景化优化与实时性提升，持续完善视频处理链路。

本文探讨了如何利用AI提升研发效率，通过整合AI工具和工作流，实现从需求分析到运维的全流程自动化。重点介绍了AI在需求文档生成、代码编写、接口管理、代码审查和运维告警处理中的应用，强调AI应取代重复性工作，让开发者聚焦核心业务。通过合理使用AI IDE规则和记忆库，团队能够显著提高开发效率和代码质量。

百度搜索业务通过宽表模型设计、计算引擎优化和图灵3.0开发模式，解决了传统数仓在快速迭代场景下的性能与成本问题。采用Parquet列式存储和Spark引擎提升查询效率，结合Iceberg实现高效回溯。新模式下数据集建设让业务自助分析占比提升至90%，查询性能达秒级，人力成本降低66%。未来将探索AI大模型与通用数据流技术，持续优化数据架构。

日志中台前端项目因技术债务和代码臃肿问题，进行了全面重构。通过引入工程化工具、升级技术栈、优化构建部署流程，提升了开发效率和代码质量。重构后，项目采用Vite构建工具，部署时间大幅缩短，并引入了组件库和通用工具库，进一步提高了开发体验和代码复用率。