得物技术

所有事都有吃力不讨好的部分，随着 Cursor 等 AI 工具在工程中的应用，我们可以逐渐将这部分职能分配出去，利用我们的知识储备，描述问题，引导过程，审核结果。工具的使用始终是为了节省人类体力和脑力

我们期望的是：告诉AI我们想要的目标或者任务，AI能够理解深度理解并分析我们的意图、自动的进行任务的拆解、自动的寻找可以使用的工具、自动的进行结果数据的汇总过滤、自动的呈现符合任务的展示形式。

Triton是OpenAI 推出的以python为编程语言基础，专门为深度学习研发和高性能计算而设计的编程语言和编译器，旨在简化和优化GPU编程的复杂操作，降低高性能优化的门槛。

Kubernetes（K8s）和 Operator 提供了一套通用的运维管理机制，将中间件运维操作抽象成 Kubernetes CR（Custom Resource）对象。

得物社区中的视频使用双列流，每条内容包含封面、标题等。 对得物社区的创作者而言，选择视频封面是创作链路的重要环节。

Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能，并结合我们的实践进行评测分析，文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-

2024年得物算法团队基于交易搜索的场景特点与数据现状，围绕“多场景建模”开展了一系列工作，取得了较大幅度的在线业务指标提升。

得物小程序平台致力于整合并管理微信、支付宝等渠道的得物数字资产，实现数字化管理。通过该平台，小程序和公众号等功能纳入公司工作流，以提升用户体验和管理效率。

在流量日益增长的今天，随着用户需求的不断增加和性能要求的提升，一个能够更好地处理高并发、低延迟和资源有效利用的计算层是十分重要的。