“情智兼備”是新一代人工智能邁向通用人工智能的重要方向。在人機交互中，從動態視頻理解並預測人類複雜演變的情感是一項重要挑戰，在安防、醫療等領域應用前景廣闊。儘管現有方法在基礎情感分類上表現良好，但難以有效建模情感的動態性與上下文依賴。當前視頻大語言模型雖提供了新思路，卻仍缺乏將面部線索融合為高層次情感表徵的能力，難以實現兼具情感智能與理性可解釋的預測。 針對這一瓶頸，快手可靈團隊與南開大學計算機視
“這款模型在 Python 錯誤修復上表現驚豔，但在 Java 功能實現上卻慘不忍睹”，“同一個模型在 Web 開發場景遊刃有餘，面對基礎設 施代碼卻束手無策”——這些開發者社區的常見吐槽，折射出現有代碼大模型評估體系的嚴重侷限。關於“誰是最強的代碼大模型？”這一問題，答案眾説紛紜，對於同一款大模型，對於不同的編程場景、不同編程任務、不同編程語言甚至不同智能體框架其風評都可能大相徑庭。 然而，現有
在圖像生成領域，偏好優化的目標是讓模型更好地符合人類的審美標準。傳統的偏好優化方法通常依賴視覺-語言模型（VLMs）作為像素級的獎勵模型對生成圖像進行打分，並通過強化學習或對比學習方式進行微調。然而，像素級獎勵模型應用於步驟級（step-aware）的偏好優化時，其對高噪聲圖像不魯邦，導致後續強化學習效果差。為了解決這些問題，中科院自動化所與快手可靈團隊聯合提出了一種全新的偏好建模與優化範式——L
零、引言 一條保健品廣告在系統裏亮起了紅燈。 視頻裏，一位精神矍鑠的老人正在分享體驗。畫面看似陽光健康，但我們的風險定位模型精準捕捉到了違規點——那句"喝了能夠清宿便，相當於給腸道做SPA"的文案，涉及到醫療保健功效問題。 按照傳統流程，這條廣告將被駁回，客户需要根據政策修改創意，然後重新提交。這個過程往往伴隨着不確定性：哪裏違規？怎麼改才能通過？多次往返溝通也會影響投放效率。 但這一
當用户向大語言模型提出一個簡單問題，比如“單詞HiPPO裏有幾個字母P？”，它卻正襟危坐，開始生成一段冗長的推理鏈：“首先，讓我們分析HiPPO這個詞，河馬的英文單詞為hippo，河馬是一種半水生哺乳動物，這裏用户用了大寫字母，可能有特殊的含義，對於單詞HiPPO，我們可以將其拆分為H-i-P-P-O，字母P出現在第3與第4個位置，因此有2個字母P...讓我們簡化問題，HiPO可以拆分為...”
一、系統軟件技術的核心價值與面臨挑戰 系統軟件作為軟件架構的基石，扮演着連接軟件與硬件的橋樑角色，位於整個軟件生態的最底層，處於關鍵核心的位置。系統軟件最為顯著的特徵在於其規模效應，隨着服務器體量的增加，系統軟件研發的價值愈發凸顯。 首先，系統軟件技術能夠顯著提升服務器資源的利用率，實現翻倍效果，同時性能也能提升 30%～50%，從而大幅降低公司的服務器資源成本。其次，專業的系統軟件團隊能夠迅速定
摘要：對於開發者而言，傳統線程模型邏輯直觀但性能受限，而異步模型雖性能高卻複雜性大。協程以“同步編程，異步執行”平衡兩者，成為現代語言標配。結合自身業務需求，快手基於社區開源版本自研了 Java17 透明協程技術，實現對業務無侵入的同時，吞吐能力提升 30%以上。本文將深入剖析快手協程技術的背後原理與架構演進。 一、協程技術的發展與挑戰 協程作為計算機領域的一項古老技術，其思想可追溯至 1963
導讀： 隨着科技的飛速發展，人工智能（AI）已經成為推動各行各業創新的重要力量。特別是在用户體驗方面，AI 技術的應用不僅解決了許多傳統問題，還帶來了全新的交互方式和更高的用户滿意度。本文將從快手電商B端用户體驗現狀，快手電商提升體驗的探索之路，未來展望3個方面，探討 AI 在提升用户體驗方面的巨大潛力及探索實踐。 一、快手電商用户體驗的演進與現狀 早在2018年，快手便敏鋭地洞察到直播電商
