作者简介Mo.，携程研发总监，专注系统性能、开发效能、业务架构等领域。一、背景对于一个初上线的简单服务，只需通过常规的自动化测试加上人工即可解决，但我们线上核心的业务系统往往比较复杂，通常也会频繁的需求迭代，如何保证被修改后的系统原有业务的正确性就比较重要。常规的自动化测试需要投入大量的人力资源，准备测试数据、脚本等，并且覆盖率通常也不高，难以满足要求。为了保证一个线上...

提出一个三阶段框架：过滤不相似的任务、在高资源任务上进行微调，以及在所有任务的混合体上进行微调。在高资源任务上进行微调，然后在混合体上进行微调的策略，通过允许不同任务具有不同的训练轮次，从而有效实现提前停止，防止低资源任务的过拟合或高资源任务的欠拟合。进行了全面的实验，结果表明我们的方案在不同基准上都具有实用性，并能够替代单任务方法训练的任务。提出了一种多任务服务框架，该框架利用大语言模型（LLM

在AI快速发展的浪潮中，传统的关键词搜索早已难以满足用户日益复杂的需求。结合携程酒店搜索业务的特点与实际需求，我们选择了基于Elasticsearch（ES）的方案，构建向量召回能力，以实现稳定可靠的向量检索与管理。这种向量搜索不仅突破了传统的关键字匹配限制，还深度理解用户的语义输入，将其需求与OTA系统中的海量信息高效关联，从而提供个性化和高度相关的搜索结果。如果在酒店搜索流程中进一步融入更智能

在做CRN转xTaro的时候，需要让大模型知道之前CRN上使用的组件，在xTaro上的平替是什么，比如在CRN工程使用View这个组件，在xTaro工程下使用的是XView，以及两个组件属性字段和API对应关系。我们基于这份数据做了可视化，方便我们检查生成质量以及后续维护，以ABTest组件为例，内容包括了组件转换概述，导入组件方式，API映射规则，相关代码样例few-shots，最后还有注意事项

系统启动AI生成服务模块，开始核心的智能生成流程。该方法以页面截图、DOM树结构以及自然语言用例描述作为输入，充分利用多模态大模型的跨模态理解能力和逻辑推理能力，实现对UI元素的智能识别与定位，并自动生成可持续执行的UI自动化测试用例。在大模型技术发展的初期阶段，本研究采用大模型结合页面控件的文本属性信息和自然语言用例描述，实现UI自动化用例的自动生成。该阶段的核心技术是构建了一个基于多模态大模型

作者简介携程前端框架团队，为携程集团各业务线在PC、H5、小程序等各阶段提供优秀的Web解决方案。产品涉及各类前端/Node端应用框架、研发工作台、前端中台化、静态资源发布系统等。当前主要专注方向包括：新一代研发模式探索，Rust构建工具链路升级、Serverless应用框架开发、在线文档系统开发、低代码平台搭建、适老化与无障碍探索等。一、背景众所周知，无论是微信小程序...

作者简介Michael，携程全栈开发专家，追求以技术手段解决业务上的共性问题，构建灵活可配置且可视化的系统，提高生产力，降低沟通成本。CunShun，携程后端开发工程师，专注系统架构、稳定性、低代码等领域。一、引言IVR（交互式语音应答，Interactive Voice Response）系统，是指用户通过拨打指定号码后可以根据语音提示，收听和点送所需语音信息，并且协助完成自助服务。通过不断完善

作者简介Senna，携程前端开发工程师，关注组件化开发，低代码平台建设。Yuan，携程前端开发工程师，专注前端组件化和低代码平台建设。一、背景携程各个BU各个时期都有不同营销页面，数量众多，其中很重要的一块是产品模块，运营需求的产品卡片样式众多，各个BU展示字段差别巨大，无法利用通用样式，因此如需新增卡片或字段，传统做法是运营提需求给设计，再提需求给开发，经过需求评审，正式开发，发布测试上线等等。

作者简介Jackie，携程前端开发，关注组件化开发，低代码式建设，致力于通过前端技术解决现实问题。乐高系统是携程市场研发部开发的活动搭建平台，主要满足运营所需的各种营销、广告、频道、定制等页面的快速灵活搭建。平台在自身发展的过程中不断改进。刚开始着力于满足运营配置需求，满足业务需求，不断扩充和丰富组件库，目前平台已配置了10000+ 有效页面，同时在线页面达到1000+...

作者简介携程前端框架团队，为携程集团各业务线提供优秀的Web解决方案，当前主要专注：新一代研发模式探索，Rust构建工具链路升级、Serverless应用框架开发、在线文档系统开发、低代码平台搭建、适老化与无障碍探索等。一、摘要随着携程接入小程序平台类型的增加，前端需要负责的端越来越多，研发成本也随之成倍增加。为了解决一套代码多端运行的诉求，携程小程序框架不断调整、升级，...