以“华为坤灵，助力中小企业跃升智能化”为主题的华为坤灵中国行2025·福建站活动，11月7日在福州成功举办。本次活动由华为主办，华为福建六家总代及三家分销金牌伙伴协办，并获得福州市电子信息集团有限公司、福建鲲鹏生态创新中心的大力支持。

本文聚焦百度电商风控场景，针对传统机审多模态识别弱、语义模糊难区分、审核体验差等痛点，推进原有机审流程向AI化流程改造，基于业界MultiAgent范式在审核场景落地应用，提出 “多模态大模型 + 规则 + 知识库” 协同的机审 Agent 方案。

你是否曾在社区搜索时遇到这样的困扰：想找一双“平价学生党球鞋”，结果出现的多是限量联名款？或者输入“初冬轻薄通勤羽绒服”，却看到厚重登山款？这类“搜不准”的情况，正是搜索相关性技术要解决的核心问题——让搜索引擎更准确地理解用户意图，返回真正匹配的结果。今天，我们就来揭秘得物如何用大模型技术让搜索变得更“聪明”。

随着生成式人工智能的迅猛发展，特别是大型语言模型和音频生成模型的广泛应用，高质量、逼真的合成音频内容正以前所未有的速度被创造和传播。同时，在企业内部存在大量的客户服务录音、会议记录、语音产品、培训资料及智能语音交互等关键业务场景，这给音频内容的版权保护、内容认证和来源追溯带来了严峻挑战。

如何在保证翻译质量的前提下降低本地化成本，成为我们亟需解决的问题。为此，哔哩哔哩游戏算法团队构建了一套基于大语言模型的游戏翻译体系，并在多个项目、多个语种中取得了显著成效。本文将详细介绍这套翻译平台的技术架构和核心价值。

近日，中国移动携手曙光存储举办“随数而动，智存智用”活动，实地探访中国移动呼和浩特数据中心，揭开这座“云上草原”智算底座的神秘面纱。

本文系统阐述了天猫技术团队在AI赋能测试领域的深度实践与探索，讲述了智能测试用例生成的落地路径。随着大模型的不断演进，测试行业基于AI也在做不同程度的探索，在agent智能体生成方面，基本使用的是prompt+RAG的方式，构建特定业务的需求分析/测试用例生成/数据构造智能体等。

在金融科技领域，G行敏锐地捕捉到这一趋势，开始了智能运维机器人的深度探索。2025年初DeepSeek等国产大模型的成熟，其轻量化架构、开放的生态以及优异的性能表现，让原本复杂的模型部署变得简单，这也加速了G行专属智能运维机器人的落地实践。

在公有云云原生环境下，大家比较关注极致弹性和性能优化，对TaurusDB而言，必须在这两方面为客户提供很好的支持，也对此做了很多的优化。

本文聚焦货拉拉 LApiGateway（内部微服务网关）的 MCP 转换技术，旨在提供 “零改造接入 AI 生态” 的完整解决方案。文档将按 “知识背景→现状分析→解决方案→总结” 的逻辑展开，适用于企业内部研发、架构师及运维人员，可作为 MCP 转换技术落地的参考指南。

面对传统数据接入流程人力高、周期长、质量难控的痛点，本文提出了“数据平台智能化入库”的整体解决方案。方案以大型语言模型（LLM）为核心，结合代码生成流与执行流构建“智能代码闭环”，实现从数据Schema识别、结构化映射、质量规则抽取到入库包构建的全流程自动化。

在AI时代天猫技术质量同学在质量保障方面也不断探索AI在测试全流程提效的落地方案，传统测试工作链条拆解为“需求解析 → 用例生成 → 数据构造 → 执行验证 → 对比校验”五大核心阶段，而我们的目标是通过AI+自然语言驱动，实现全流程自动化、可溯化、可管理化。

面对百度APP日均数千亿PV、超百PB数据规模带来的巨大挑战，我们完成了数据仓库的系统性升级。本文详细阐述了通过"两步走"策略解决资源压力、处理延迟和架构瓶颈的全过程：第一阶段聚焦日志清洗环节的稳定性与成本优化，第二阶段实现实时离线链路解耦、核心数据隔离及计算框架容错能力提升。

在实时竞价（RTB）广告系统中，广告出价模块作为连接广告主需求与流量匹配的核心枢纽，需要将广告主的营销目标（如转化率、ROI）转化为动态竞价决策。作为竞价机制的中枢神经，广告出价不仅直接影响广告主的投放效果，也是广告排序分的关键组成模块，进而影响平台侧的流量分配效率。

巡检是数据中心基础设施运行维护的一项重要工作，也是保障基础设施可靠性、效率、安全性和合规性的核心环节。运维管理人员要不断地结合季节变换、业务调整、系统年限、技术更新等，动态优化巡检的细节，使其发挥最大的作用。

vivo 浏览器为应对多场景金币激励需求及旧架构流量、IO等痛点，升级福利中心架构。服务层面拆分流量与业务，打造金币集散中心；数据层面分库分表、拆解大表并优化流水设计；通过仲裁系统和软事务保障数据一致性。改造后，系统可支撑千万级DAU，性能稳定提升，物理存储成本降低，解决了流量与存储压力，成为高可用可复制架构，且将持续迭代保持竞争力。

本文主要介绍基于流批一体建设的Feed实时数仓在业务高速发展和降本增效的大环境下，所面临的问题和挑战，以及对应的解决方案。

面对海量数据的迁移挑战，我们需要一款高吞吐、高性能、可扩展，且支持文件一致性灵活比对的迁移工具。我们对业界常用迁移工具进行了深入调研。为此，我们决定依托团队自研的 Kirk 数据迁移服务，进行功能升级与优化，从而满足高并发和多样化的数据迁移需求。

本文先从整体视角介绍迁移方案设计与实施全流程，后续将通过系列公众号文章，对数据迁移技术细节、数据验证方法体系等核心内容展开深度拆解与分享，诚邀大家关注并提出宝贵指导意见。

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