開源的核心要義在於開放共享與可復現性。相較於傳統開源軟件,開源大模型的構建不僅需提供完整的模型訓練與推理源代碼,還要求充分公開模型參數、訓練數據及相關文檔。然而,開源大模型在實際應用中存在風險影響範圍廣、系統關聯複雜、生成內容風險漸進累積等特徵。當前,大模型在開放與應用過程中普遍缺乏統一的評估標準,透明度差異顯著,企業在治理體系建設方面亦存在明顯不足。為系統提升大模型的成熟度與透明度,加強企業對開
一、用户匹配效率優化 精準匹配算法設計 標籤化匹配 用户標籤:通過用户註冊信息(如遊戲類型、段位、偏好)和歷史行為(如常用陪玩師、服務時長)生成動態標籤。 匹配邏輯: 基礎匹配:用户選擇服務類型(如遊戲陪玩)後,優先篩選標籤匹配度≥80%的陪玩師。 加權排序:對陪玩師按響應速度(歷史接單時間)、好評率、距離(如附近陪玩師)加權排序,提升推薦合理性。 實時
一、 陪玩市場與用户分析 羣體目標用户主要集中於年輕人,特別是遊戲愛好者和社交需求者。近年來,隨着生活節奏加快和娛樂風向多元化,遊戲陪玩市場規模逐漸擴大。核心消費動機包括提升遊戲技術、滿足社交互動需求以及尋求情感陪伴等,陪玩市場呈現蓬勃發展態勢。 線上用户:追求遊戲上分、語音連麥、虛擬陪伴,重點滿足實時交互質量與娛樂性。 線下用户:注重同城匹配效率、活動安全及真實社交體驗,需求包括LBS定位
作者:逍菲、崖鬆、子倫 餓了麼端 618、國慶、雙11、雙12等大促會場基本上會標配底部導航,在之前普通H5容器中底部導航是前端實現,每次點擊會場底部導航的tab,都會重新啓動一個活動頁面覆蓋在上面,即使之前打開過的tab也都要重新創建和加載,體驗不佳,且H5也不能很好的結合Native能力做進一步的體驗和性能優化。 經過調研發現手淘PHA框架可解決上述痛點問題,PHA容器底部TabBar為Na
大家好,我是冰河~~ 經過四個多月的堅持,《Seckill秒殺系統》終於接近尾聲了,也感謝大家這四個多月以來的堅持和陪伴,也相信大家在《Seckill秒殺系統》專欄中,學到了不少知識和技術。接下來,我們就一起對《Seckill秒殺系統》專欄做個總結。 一、總體概述 在《Seckill秒殺系統》專欄中,不僅僅是帶着大家從零開始寫一個秒殺業務系統,而是從需求立項到架構設計、環境搭建到編碼實現、問題重現