VQ-Insight 将“推理式 + 强化学习”思路应用于AIGC视频画质理解任务中，在偏好比较、多维度画质打分与自然视频质量评估等任务上均取得了突破性表现。通过渐进式视觉质量强化学习框架与创新的时序奖励机制，VQ-Insight 能够以极少的数据实现强泛化和强解释性，精准捕捉视频的空间清晰度、动态一致性、内容真实性等多维度质量特征。

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导读众所周知，大型 eBPF 程序构建过程中 eBPF map 必不可少。火山引擎边缘计算在数据面也大量使用了 eBPF 及其 map 机制。如何用好 map 是 eBPF 网络编程中关键的一环，不同 map 的性能差异也较大。本文组织 eBPF map 相关的底层实现，为大家详细解析 eBPF map 的原理及性能。

边缘计算提供全国各省市和运营商的全域覆盖，在视频直播场景将和用户交互与流量接入相关的推拉流、转码合流等服务在更加靠近用户的边缘部署，就近实现主播和观众的直播视频推拉流，确保低时延业务响应，提升高清直播的流畅业务体验。

边缘计算全域分布式异构算力和智能调度对视频直播场景的支持。

引言虚拟现实技术的成熟推动 VR 大空间，即基于位置的娱乐项目（Location based Entertainment, 简称LBE）成为融合 “文化 + 科技 + 互动娱乐” 的新型大文娱业态，其沉浸式、强参与感的特性，有望成为继电影、游戏之后的第三大沉浸式娱乐赛道。然而，当前 LBE 产业仍深陷 “叫好不叫座” 的困境：优质内容稀缺且同质化严重，技术路线（云 VR 与一体机）各自为战，产业分

为更好地解决智能体在边缘云落地面临的问题与挑战，边缘智能采用“物模型”构建智能体对设备能力的理解，并简化了低代码编辑成本，同时，利用智能路由技术助力云-边-端的协同推理，采用大模型网关加速访问云上大脑，并通过 OneSDK 加速端侧智能体开发，在安全防护方面，实现了面向 AI 2.0 的边缘安全升级。面向未来，火山引擎边缘云将持续保持对前沿技术的探索与尝试，基于覆盖全球的边缘云基础设施以及最靠近客

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火山引擎边缘云是指以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成了以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。

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