本文首先介绍了规则引擎的使用场景，引出贴吧规则引擎。从组件、变量、规则、处置四个模块介绍了规则引擎的组成部分，同时对最终规则文件的编译过程做了详细介绍。

本文整理自 2024 年 6 月 ArchSummit（深圳站） Data4AI 和 AI4Data 方面的探索和实践案例专题的同名主题分享。大家好，我今天讲的内容总共分为三部分，先是数据库和大模型的演变历程，尤其是两者的结合的过程。然后在分别介绍向量数据库，以及大模型在数据库运维应用结合的实践经验。

本文整理自 2023 年 2 月 QCon 全球软件开发大会（北京站） AI 基础架构专题的同名主题分享。

本文详细的阐述了基于数字人云渲染技术方案在直播业务架构中的应用，以及与众多AI能力的相结合

中国信息通信研究院近日发布了《人工智能白皮书(2022年)》，白皮书指出人工智能进入了新的发展阶段，将向技术创新、工程实践、可信安全”三维”坐标来定义和牵引。算法、算力和数据被认为是人工智能发展的三驾马车。在算法层面，超大规模预训练模型成为近两年最受关注的热点之一，不断刷新各个记录，其中百度ERNIE3.0模型在自然语言理解任务的综合评分（GLUE）已达90%以上，高居世界第一。01 人

该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化多个方面，融合改进多种策略，对各个模块进行优化，最终在多个实际应用场景上的检索性能均有较好效果，且在处理商品等细粒度开放域场景时，PP-ShiTuV2相较于单一的开放域目标检测模型展现出明显优势。最后即可使用 **predict()**方法进行预测，对于预测结果支持 **print(

面向业务场景的大模型评估中面临着什么样的问题，如何解决这些问题，在实际评估中又需要注意哪些问题呢？

百度电商风控研发团队在审核场景，通过流程ai化改造和建设机审AI Agent，阶段性实现了替代人审和完成审核提效目标的最佳实践。

本文深入剖析大规模微服务系统中雪崩故障的形成机理与微观演化路径，并结合百度系统性治理框架，分享可落地的预防与应对实践。

本文主要介绍在业务高速发展和降本增效的背景下百度MEG大数据成本治理的实践方案