作者简介Terry，携程自然语言处理和大语言模型算法方向专家，有多年的自然语言处理项目经验和AI落地经验。一、背景随着OpenAI的ChatGPT火遍全球，大语言模型（Large Language Model，下文简称LLM）成为了人工智能领域的热门话题。大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它能够模拟人类的语言能力并生成连贯的文本。这种技术的出现引起了广泛的关注和应用。大型语言模型在机

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

无论是基于时间戳的补数，还是带有条件的特殊补数，cdc 二阶段的作业都会在补数完成之后自动切换到增量消费的模式。用户可以通过配置，可以进行一键补数。从 MySQL 到 Kafka，再到 Paimon，数据流在各环节的出入口均增加了表级别的指标埋点，用户可基于这些指标配置数据断流、延迟等告警，实现了精细化的可观测性（图 9-图 10）。两者的深度融合有效提升了查询性能与数据一致性，实现了计算与存储的

在某些场景下，会出现一些暂时性的错误，如网络抖动、服务重新部署等场景，可能立即发起重试结果依然是失败的，通常等待一段时间后再重试的话成功率会较高，并且也可以分散上游重试的时间，可以避免因为同时都重试而导致的下游瞬间流量高峰。我们假设微服务的调用方式如上图所示，当服务E出现异常时，服务E上报异常，随后触发服务C重试，而服务C调用服务E异常后同样选择抛出异常，这样子又会引发服务B重试，假设每个服务都接

数仓建模本质上是面向业务的抽象过程，即便采用业界通用的维度建模方法论，不同工程师在实践中的理解与实现也存在显著差异，这使得建模质量的标准化评估成为行业难题。的数据仓库模型评价体系。其他模型特征包括：表名、任务ID、表类型、层级、数据域、业务域、业务过程、粒度、对应主表、字段明细、需求链接、飞书云链接、业务说明、关联关系、血缘明细、DQC明细等，均可通过公共元数据直接获取。重复建设探查是数据仓库的重

发布通过 systemd 管理的组件时，会执行 systemd daemon-reload , 这会触发 systemd 对账，将它自己持有的配置数据同步到 cgroup , 从上图我们可以看到它持有的配置数据是错的，同步到 cgroup 后就导致不同的绑核容器使用同样的 cpu 核了，这就是业务超时的原因。当时的 CPU 核上在做什么？容器创建时，systemd 拿到了错误的绑核信息，runc

作者简介Louisa，携程算法工程师，热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。导读互联网企业的核心需求是“增长”，移动互联时代下的在线旅游业也不例外。随着大数据...

本文档详细介绍携程问道（workbuddy 合作版）技能（wendao-partner-workbuddy-skill）的接入流程、使用方法、环境配置及注意事项，适用于需要集成该技能并调用携程问道 API 获取旅行相关信息的开发 / 运维人员。该技能针对各类旅行相关问询场景触发（如酒店 / 机票预订、景点推荐、行程规划、签证查询等），触发后通过调用携程问道 API 返回专业的旅行规划与攻略信息，不

子曰，知之为知之，不知为不知，是知也。知道自己不知道也是一种知道，但作为开发人员，面对一个系统时，无论是开发新功能还是维护老系统，我们更多的是处在一种茫然无助，不知道如何下手，甚至不知道自己不知道的状态中。虽然系统开发的实践已经超过半个世纪了，在各个方面都取得了长足的进步，解决了很多难题，但我们在开发效率方面的提高明显跟不上系统规模的膨胀。虽然各种新想法，新方案虽然层出不穷，但始终都没成为大家

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