直播内容不合规怎么办？智能AI为您解决审核难题--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

【简介】

近些年来，视频直播快速发展，大量的直播平台如雨后春笋一般出现，但是这同样给直播内容的监管带来了巨大的挑战，一方面国家对于直播内容监管的要求日益严格，另一方面相对于文字内容的审核，多媒体内容的审核复杂度更高，资源耗费也更大技术门槛相对也较高，所以这逐渐成为制约直播服务健康发展的一个瓶颈，尤其是对于一些刚刚起步的中小直播平台。

点击查看原文 >>

由 @幸运的猫耳 2018-04-12 14:23 / 0个评论

大众点评内容搜索算法优化的探索与实践 (tech.meituan.com)

本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。

by @技术头条 2024-03-31 21:14 查看详情

IM服务器设计-如何解决消息的乱序 (www.codedump.info)

IM消息需要面对的另一个难题：如何保证收到的消息不乱序。下面先展开看看要解决这个难题有哪些障碍。

by @技术头条 2024-03-21 23:00 查看详情

基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库 (blog.yuanpei.me)

通用人工智能，即：AGI（Artificial General Intelligence）的实现，正在以肉眼可见的速度被缩短，以前在科幻电影中看到的种种场景，或许会比我们想象中来得更快一些。不过，等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间，我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践，即：在成功部署本地 AI 大模型后，如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。

by @技术头条 2024-03-13 13:12 查看详情

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)

本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。

by @技术头条 2024-03-12 22:29 查看详情

解决Vite打包产生的hash缓存失效问题 (www.iszy.cc)

最近发现无论改多少内容，打包出来的所有文件的 hash 都会发生变化，这样就导致了浏览器缓存失效，每次都要重新加载所有文件，这样就导致了加载速度变慢，而且也浪费我服务器流量，姑且来看看能不能解决。

by @技术头条 2023-11-29 23:46 查看详情

一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案 (mazhuang.org)

本文介绍了一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案。

by @技术头条 2023-09-10 23:29 查看详情

如何提供一个可信的AB测试解决方案 (tech.meituan.com)

本文以履约场景下的具体实践为背景，介绍如何提供一个可信赖的AB测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱，给出具体的解决方案，一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户，而不只是功能和方法由用户自由选择，因为实验方法差之毫厘，结果可能是失之千里。

by @技术头条 2023-08-26 21:53 查看详情

使用 Docker 快速上手 Stability AI 的 SDXL 1.0 正式版 (soulteary.com)

本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 来本地部署使用 Stability AI 刚刚推出的 SDXL 1.0，新一代的开源图片生成模型，以及在当前如何高效的使用显卡进行推理。

by @技术头条 2023-08-18 23:07 查看详情

99%的互撕场景，都可以用这个方法解决 (blog.csdn.net)

我们每天都会遇到的问题相信稍微在职场上工作几年的同学，都会遇到责任扯皮问题。这个事该你做，不该我做，这个问题是你的责任不是我的责任。尤其是，有时候冲突双方都觉得自己有理。

有一个解决问题的利器——汉德公式：谁避免意外的成本最低，谁的责任就最大。

by @技术头条 2023-07-23 11:35 查看详情

基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐 (tech.meituan.com)

目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。

by @技术头条 2023-07-04 23:28 查看详情