为了达到业务方开箱即用的目的，综合考虑C++、Python、Java用户的使用习惯，我们设计了如下的协作结构：图 1实现方案一节中提到Python/Java不能直接调用C++接口，要先对C++中对外提供的接口用C语言的形式进行封装。这里根本原因在于使用动态库中的接口前，需要根据函数名查找接口在内存中的地址，动态库中函数的寻址通过系统函数dlsym实现，dlsym是严格按照传入的函数名寻址。在C语言

经过两年持续迭代，我们实现的分布式因果推断工具包已经发展成集模型训练、评估、去偏、Serving于一身的综合型因果工具包。我们内部为这个项目命名为Causal On Spark，简称COS。目前这个项目也已经全部集成到图灵机器学习平台中。将来有机会我们会再次为大家分享美团履约技术团队在分布式因果推断领域的探索和实践经验。分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 - 美团技术团队提升分布式系统响应速

为了达到业务方开箱即用的目的，综合考虑C++、Python、Java用户的使用习惯，我们设计了如下的协作结构：图 1实现方案一节中提到Python/Java不能直接调用C++接口，要先对C++中对外提供的接口用C语言的形式进行封装。这里根本原因在于使用动态库中的接口前，需要根据函数名查找接口在内存中的地址，动态库中函数的寻址通过系统函数dlsym实现，dlsym是严格按照传入的函数名寻址。在C语言

在流程上，对于每一个UI目标区域，AutoConsis利用OCR提取所有可识别的字符，随后将分词的结果与CoT示例进行拼合构成Prompt，最后从LLM（AutoConsis的实验部分调用GPT-3.5-Turbo完成）的输出中获取一致性检验所需的关键信息。以下介绍工具的设计过程。对于营销会场页而言，如UI区域识别流程图所示：我们将一个会场页的UI截图送入识别模型，并提供一个商品卡片和对应的文本描

在流程上，对于每一个UI目标区域，AutoConsis利用OCR提取所有可识别的字符，随后将分词的结果与CoT示例进行拼合构成Prompt，最后从LLM（AutoConsis的实验部分调用GPT-3.5-Turbo完成）的输出中获取一致性检验所需的关键信息。以下介绍工具的设计过程。对于营销会场页而言，如UI区域识别流程图所示：我们将一个会场页的UI截图送入识别模型，并提供一个商品卡片和对应的文本描