Taro 是由京东发起并维护的开放式跨端跨框架解决方案，支持以 Web 的开发范式来实现小程序、H5、原生 APP 的跨端统一开发，从 18 年开源至今，在 GitHub 已累计获得 36,000+ Stars。

随着物联网产业的迅猛发展，物联网设备的种类和数量也随之快速增长。据 Gartner 预测，到 2020 年全球物联网设备将超过 260 亿个，物联网市场规模将达到 1.9 万亿美元。与传统的 IT领域不一样，物联网设备分布在各个不同领域，功能和形态各不相同，这对物联网提出了巨大的挑战。嵌入式系统成为关键因素物联网依靠互联网完成信息的传递，嵌入式系统的加入使得信息传递更具有专用性。在物联网出现...

负载均衡策略作为分布式服务架构的永恒话题之一，对于提高在线集群的资源利用率和服务稳定性十分必要。本文将从京东广告在线模型系统负载均衡策略的演进历程出发，并聚焦于系统最优算力调度下，异构硬件集群负载均衡问题解决策略的相关技术实践。01背景简介1.1 现状实际生产环境中，复杂业务系统对分布式服务集群架构的依赖。服务集群异质化节点的容器化部署，机器性能超卖现象不可避免、性能不均情况时有发生。服务集群各硬

我是一名京东具身智能算法团队的研究人员，目前，主要专注在真实场景真实机器人下打造一套快速落地新场景的具身智能技术架构，聚集机器人操作泛化能力提升，涉及模仿/强化学习、“视觉-语言-动作”大模型等方法研究。本文主要以第一阶段咖啡机器人任务场景为切入点，来阐述所取得的技术突破，以及后续技术优化方向。如下是机器人全程自主完成打咖啡的视频。具身智能，指的是配备实体身躯、支持物理交互的智能体所展现出的智能形

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技术的发展并非一蹴而就，而是经历从萌芽到成熟，再到广泛应用的过程。20多年前的PC互联网和10多年前的移动互联网的兴起，都经历了这样的阶段，如今，从周期和技术成熟度来看，AI大模型也正站在爆发的前夜。DeepSeek R1 的出现，不仅展示了大模型的强大能力，更以开源和低成本的姿态，为更多企业和开发者提供了平等的机会。短短一个多月，国内众多公司纷纷接入，甚至包括腾讯、阿里等行业巨头。

展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务

展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务

展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务