AIO Sandbox 通过一个 Docker 镜像整合所有能力，提供统一文件系统与鉴权，并支持镜像定制，提升了 Agent 任务执行与交付效率。

今日，我们正式发布 AIBrix v0.5.0。此版本引入与 OpenAI 兼容的批处理 API，专为处理高吞吐、时延不敏感的离线推理与评估任务设计，有效避免对实时端点造成干扰。同时，新版本集成了全新的 KVCache 连接器（AIBrixOffloadingConnectorV1Type3），借助其流水线式预取与分层卸载机制，显著提升 KVCache 卸载与复用的效率。

然而，控制流和计算流高度耦合，当设计新的 RL 算法，组合相同的计算流和不同的控制流时，需要重写计算流代码，修改所有相关模型，增加了开发难度。基于 Ray 的分布式编程，动态计算图，异构调度能力，通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发

字节跳动豆包大模型团队与 M-A-P 社区于近日提出 AutoKaggle ，为数据科学家提供了一个端到端的数据处理解决方案，帮助简化和优化日常数据科学工作流程的同时，极大降低数据科学的门槛，可帮助更多没有相关背景的使用者进行有价值的探索。最后，我们统计了不同错误类型及出现次数，可以看到，每个子任务阶段都有可能发生错误。未来，团队成员还将继续探索智数据科学课题及相关开源工作，并关注 Kaggle

字节跳动豆包大模型团队与 M-A-P 社区于近日提出 AutoKaggle ，为数据科学家提供了一个端到端的数据处理解决方案，帮助简化和优化日常数据科学工作流程的同时，极大降低数据科学的门槛，可帮助更多没有相关背景的使用者进行有价值的探索。最后，我们统计了不同错误类型及出现次数，可以看到，每个子任务阶段都有可能发生错误。未来，团队成员还将继续探索智数据科学课题及相关开源工作，并关注 Kaggle

通过和几位 committer 的沟通，我们发现他们对于想参与社区的同学给出了几乎类似的建议。兴趣驱动和业务驱动是两个主要方面，但是只有先用起来，才会发现问题，并通过在社区上寻求帮助或反馈问题逐渐加入社区。同时也非常欢迎大家把使用或者迁移经验分享到社区，并通过丰富社区生态，让 ByConity 社区逐渐壮大。–END–

AIO Sandbox 通过一个 Docker 镜像整合所有能力，提供统一文件系统与鉴权，并支持镜像定制，提升了 Agent 任务执行与交付效率。

因此我们需要用匹配的方法，为报名了活动的商家1和商家3在未报名活动的商家中寻找相似商家 - 商家1需要在“报名前7日无登陆抖店”的商家中搜寻对照组、商家3需要在“报名前7日有登陆抖店”的商家中搜寻对照组。在这种情况下，如何科学的估计策略效应成了数据分析或者数据科学团队的一个挑战。因此我们将日常业务中应用最广泛的因果效应估计方法 —— 匹配，进行了理论梳理，并开发了一套专注于匹配的轻量化因果关系分析

通过和几位 committer 的沟通，我们发现他们对于想参与社区的同学给出了几乎类似的建议。兴趣驱动和业务驱动是两个主要方面，但是只有先用起来，才会发现问题，并通过在社区上寻求帮助或反馈问题逐渐加入社区。同时也非常欢迎大家把使用或者迁移经验分享到社区，并通过丰富社区生态，让 ByConity 社区逐渐壮大。–END–

VAR 为如何定义图像的自回归顺序提供了一个全新的视角，即由粗到细、由全局轮廓到局部精调的顺序。在符合直觉的同时，这样的自回归算法带来了很好的效果：VAR 显著提升自回归模型的速度和生成质量，在多方面使得自回归模型首次超越扩散模型。