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优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性

这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。

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新闻资讯8

AI是一次范式转移,选准生态位,投入自然清晰 | 飞猪CTO陈烨谈战略定力、组织进化与工程落地

QCon 2026 年度联席主席、飞猪 CTO 陈烨指出,AI 是范式转移,企业要明确自身生态位制定战略。飞猪聚焦旅游垂类场景,推出‘AI 问一问’,还在组织、人才等方面做了探索,他预言 2026 年是 Agent 应用落地关键年。

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新闻资讯8

OpenClaw 走红背后:Agent、AI Coding 与团队协作的新问题

InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火背后的问题,如 Agent 能否进入研发流程、AI 写代码边界等。专家认为 OpenClaw 并非低门槛产品,AI Coding 需解决可控问题,团队落地要平衡 SPEC 和 Vibe 模式。

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智能体时代的强化学习:AReaL 框架与 Agent 最佳实践

本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践,阐述强化学习与大模型联系,指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键,强化学习是 Agent 技术核心,还分享团队成果与经验。

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开源动态8

破局大模型训练黑盒,MegatronApp开源实现万亿参数「可视可控」训练

在2025上海QCon大会上,算秩未来赵伯罕博士指出万亿级大模型训练困境。上海期智研究院和算秩未来联合研发MegatronApp,以低入侵方式补齐链路,其四个模块形成闭环,让训练从黑盒变白盒,项目已开源。

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Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战

月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。

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无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理:从模型到硬件的协同优化

本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果,结合华为昇腾集群实践,探讨 AI 推理系统演进趋势,还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。

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AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践

本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知。

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AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位

在 2025 年 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战,给出算法选型与设计思路,还提及后续平台建设规划。

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AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践

QCon 全球软件开发大会(北京站)上,数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题,介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点,还对 Agent 发展给出思考与展望。

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