随着大模型技术的爆发，AI Infra 已成为基础设施领域的核心战场。过去1年多的时间，我们团队落地了多个大模型应用，包括语音合成大模型、内容理解多模态大模型、生成式推荐大模型，跑通大模型训练到推理的全链路。踩了很多坑，也积累了不少经验。本文将分享传统后台工程师积累的技术栈和方法论，如何延续并迁移到 AI 系统，并系统性拆解 AI Infra 的硬件、软件、训练和推理挑战。
Meituan-M17 团队联合上海交大等机构，分别推出了 OIBench（聚焦高区分度算法题评测）与 CoreCodeBench（聚焦多场景工程级代码基准）两大数据集，旨在揭示大模型编程能力真实水平，这两大数据集已分别在GitHub和Huggingface上进行开源。
在本文中，我们将深入探讨AI Agent的理论支撑以及其背后的第一性原理，回顾和分析第一性原理的发展轨迹，现阶段AI Agent所具备的能力，并探讨其在各个领域中的应用。接着，我们会展望AI Agent未来的发展方向，特别是在多Agent协作中的潜力和挑战。最后，我们将探讨Agent的未来技术发展及其广泛应用前景，为读者提供一个全面且深入的视角来理解和预测AI Agent的未来。
在当今数字化时代，动效设计已成为用户体验设计中不可或缺的一环。它不仅显著提升了用户体验，增强了用户粘性，还为业务带来了可观的收益。一个好的动效自然离不开专业且实用的动效设计工具，本文将为大家介绍一款我们自研的动效编辑器，旨在为动效设计师以及相关业务合作的同学提供一个高效、便捷且功能强大的创作平台，让设计师可以高效智能地设计动效。
沿着 AI 的发展脉络，本系列文章从Seq2Seq到RNN，再到Transformer，直至今日强大的GPT模型，我们将带你一步步深入了解这些关键技术背后的原理与实现细节。无论你是初学者还是有经验的开发者，相信读完这个系列文章后，不仅能掌握Transformer的核心概念，还能对其在整个NLP领域中的位置有一个全面而深刻的认识。那就让我们一起开始这段学习之旅吧！Embedding、向量、无监督学习、卷积、RNN、Transformer、PyTorch……当你意识到 AI 时代已经到来，决定迈出学习的第一步时，是否也和我一样被这些繁多的术语弄得无所适从、不知从何开始？本文旨在以简明易懂的方式，梳理 AI 的基础概念，帮助读者零帧起手，顺利开启 AI 学习之旅。之所以是 -1 开始是因为里面有部分我们高中学过的但已经被遗忘的知识。
