如今，人工智能正以磅礴之力重塑着各个行业的格局，而服务器领域则成为了这一变革浪潮中至关重要的“算力引擎”。随着人工智能应用的深度与广度不断拓展，其对数据处理速度和精度的严苛要求，促使服务器技术在2024年踏上了革新与突破的高速轨道。那么过去一年中，服务器领域在人工智能的强力推动下，究竟展现出了哪些热门趋势呢？

人工智能的大规模应用带来了数据量的爆炸式增长以及对数据处理速度、精准度的极致诉求，这无疑对存储的容量、性能与架构都提出了全新的挑战与机遇。那么，在2024年，数据存储领域于人工智能浪潮的席卷之下，究竟呈现出了哪些令人瞩目的新趋势呢？

得物作为全球领先的潮流网购社区，日益增长的用户和数据带来了巨大的技术挑战。当前，得物的可观测性平台每天生成数PB级Trace数据和数万亿条Span记录，要求平台具备高效的实时处理能力和低成本的数据存储解决方案。

强化学习有两种基础的训练范式：在线强化学习和离线强化学习。在线强化学习需要让智能体和环境进行交互，利用收集到的数据同步进行训练，但在环境中进行探索的开销很大；离线强化学习不需要和环境交互，直接利用已有的离线数据进行训练，但这种范式训练的智能体会受限于离线数据的质量和覆盖范围。

日前，英特尔宣布首席执行官Pat Gelsinger退休并辞去董事会职务，这一消息在科技界引起了轩然大波。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动各行各业创新的重要力量。特别是在用户体验方面，AI 技术的应用不仅解决了许多传统问题，还带来了全新的交互方式和更高的用户满意度。本文将从快手电商B端用户体验现状，快手电商提升体验的探索之路，未来展望3个方面，探讨 AI 在提升用户体验方面的巨大潜力及探索实践。

随着云计算、大数据和移动互联网技术的迅猛发展，数据已成为企业核心资产。确保数据的安全性和可靠性成为企业关注的重点问题。对象存储技术以其高可用性、良好的扩展性和成本效益，逐渐成为企业数据存储的首选。然而，面对硬件故障、自然灾害等潜在风险，对象存储的数据安全面临挑战。

在B站Web投稿页中，封面、分区、标签的推荐功能都需要使用到视频截帧能力。历史上我们通过WebAssembly + FFmpeg来实现视频截帧。从去年开始，开始引入WebCodecs进行高性能截帧，截帧性能有显著提升，从而给用户带来更快速的推荐体验。

B站创作端承载了稿件生产的职能，而创作工具是稿件生产的首个环节，承担了Up主最重要的丰富视频内容、提高视频质量的职责，创端提供了基础剪辑能力、智能成片、AI玩法、视频模板等生产工具，适用于不同剪辑场景，服务于不同创作能力的Up主，帮助Up主锦上添花，并持续提升有消费价值的稿件量。

本文将介绍可解释能力在京东零售推荐系统中的应用实践。主要内容包括以下几大部分：推荐系统可解释定义、系统架构、排序可解释、模型可解释、流量可解释。

OCR不仅能够识别票据和证件上的关键信息，还能准确识别车辆上的车牌号，实现数据的自动化录入和管理，从而大幅提升工作效率。这种技术的应用让企业能够更加灵活和高效地处理大量信息，减少了人工干预的必要性。

数据资产管理平台是抖音集团在复杂业务场景中思考的新方向，本文将简单介绍“抖音集团数据资产管理平台”全貌，启发大家对于元数据以及数据资的全新思考，让大家以更宏观视角认识血缘，并对于建设好数据血缘，提供一些建设性思路。

随着CPU的角色得到更明确的界定并被更广泛地使用，其重要性只会与日俱增。带有性能核的英特尔至强6处理器凭借其广泛的特性和能力，将在不断演变的人工智能计算世界中引领对主机CPU定义的潮流。

又到一年的11.11大促日，最近很多团队邮件上下游确认SLA，你是不是还没搞明白服务质量SLA、SLO等概念？本文通过理论知识以及基于SLO告警治理的实践经验分享。详细介绍如何设置SLO、有效的告警泛滥治理、以及如何根据SLO的指标来优化服务性能和可靠性。

今天，笔者带大家从不同角度来剖析微服务架构设计的 7 大原则，做到合理且正确地拆分出微服务，避免打造一个被人诟病的伪微服务架构大单体，徒增运维和开发成本。

如果亚马逊打算让用户为其想要建立的、相对于竞争对手谷歌和微软的定制人工智能优势付费，那么它就需要让尽可能优秀的模型在其自主研发的加速器上运行。就像谷歌已经在自己的张量处理单元（TPUs）上运行自家的 Gemini 大型语言模型（LLMs），微软最终也会在其 Maia 加速器上运行 OpenAI 的 GPT 一样。

度量平台的核心在于系统化地收集研发过程中的关键数据，并以直观的方式展示，帮助使用者更好地理解和分析团队的交付价值、效率和质量。平台不仅提供了可信赖的观测体系，还致力于发现团队潜在问题，并为业务改进提供依据和支持。

Redis热key问题是指单位时间内，某个特定key的访问量特别高，占用大量的CPU资源，影响其他请求并导致整体性能降低。而且，如果访问热key的命令是时间复杂度较高的命令，会使得CPU消耗变得更加严重；或者，如果访问的热key同时也是一个大key，也可能使得访问流量达到节点所在机器带宽上限。

基于 Taro 打造的京东鸿蒙 APP 已跟随鸿蒙 Next 系统公测，本系列文章将深入解析 Taro 如何实现使用 React 开发高性能鸿蒙应用的技术内幕

面对如火如荼的生成式AI浪潮，每个人都在关注英伟达刚刚公布的截至10月的2025财年第三季度财务业绩。从目前的形势来看，英伟达似乎不必急于推出其“Blackwell”GPU平台。因为尽管多篇报道指出该平台因发热量过大等问题而再次延迟交货，但企业客户为上一代“Hopper”GPU平台付费的热情仍旧高涨。