得物技术

在粗排、精排多目标建模成为行业标配的今天，研发团队面临 “公式难调、迭代太慢、线上易崩” 的挑战。得物加乘树调参框架从 1.0 解释执行升级到 3.0 编译执行，通过全量 + 增量配置、数学公式 DS

一、导语 在人工智能技术快速演进的时代，大型语言模型和AI智能体已成为各类应用的核心组件，引发AI相关API流量的指数级增长。而大模型网关，正是这场变革中应运而生的智能交通枢纽。 随着DeepSeek

一、导语 得物社区推荐的实践中，我们发现用户兴趣容易收敛到少数几个主兴趣上，难以做到有效的兴趣拓展，通过将大模型与推荐结合的方式，在得物社区的用户兴趣拓展方向上切实取得了突破，拿到了显著的业务收益并推

一、开发痛点：为什么我们需要AI编程辅助？ 核心发现： AI编程工具正在重塑开发流程，但真正的价值不在于替代开发者，而在于构建人机协作的新型开发范式。Claude Code通过精准对话流设计、模块化任

一、背景 得物经过10年发展，计算任务已超10万+，数据已经超200+PB，为了降低成本，计算引擎和存储资源需要从云平台迁移到得物自建平台，计算引擎从云平台Spark迁移到自建Apache Spark

一、背景 随着得物App各业务功能的丰富和升级，得物App内可供用户体验的内容和活动逐步增多，在用户App内体验时长不断增长的大背景下，App使用过程中的体验问题变得愈发重要。同时，在整个功能研发流程

随着系统复杂度的指数级增长，我们对现有系统的可观测性进行了全面梳理，为了提高稳定性，我们希望建设一个业务场景维度全链路变更事件中心， 以“聚焦做好可观测性”为核心目标，通过建设监控平台的事件中心与全链

大仓应用从未发生因治理导致的线上故障，实现了高效、稳定、可持续的前端大仓应用研发稳定性治理体系。** 随着目前大模型的不断迭代，后续结合AI智能体对研发流程进行稳定性加固，相信大仓应用的稳定性会更上一

一、前言 在分布式系统架构中，消息队列如同畅通的“信息神经网络”，承担着解耦、削峰与异步通信的核心使命。在众多成熟方案中，RocketMQ凭借其阿里巴巴与Apache双重基因，以卓越的金融级可靠性、万