vivo互联网技术

本文从实践出发，提出“意图信息密度匹配”是AI交互设计的核心。通过分析Chat模式与一键生成等案例，指出应依据用户意图的复杂程度，设计相应密度的交互方式，而非单一依赖某种范式。

本文展示vivo GPU平台的总体架构，介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施，以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设，及GPU利用率提升实践经验

本文系统介绍vivo通过“全链路多版本环境管理”模式，实现开发测试环境的快速构建与高效管理，使多版本环境能够像“平行宇宙”一般，实现安全、隔离、高效的并行测试与发布。

vivo主要基于 Apache Dubbo 框架来作为微服务之间的通信桥梁，在内部业务的大规模实践过程中，我们碰到了质量、性能和容量等方面的挑战。本文将分享扩展与优化的思路和过程。

在互联网信息化时代下，如何通过真实、海量的数据打造一个集成本、质量、效率于一体的融合流量管理平台，成了关注焦点。本文通过‘拨测’与‘融合流量管理’两个维度，来分享vivo在流量管理领域的一些实践和探索

为优化拟我形象在多场景中的性能与接入，我们将其预先导出为视频/动图。通过对比，采用 Puppeteer + H5 渲染帧 + FFmpeg 合成方案，实现了效果一致、服务端批量处理与低成本接入。

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在当代前端开发领域，打字机效果作为一种极具创造力与吸引力的交互元素，被广泛运用于各类网站和应用程序中。本文力求以通俗的语言和严谨的思路，深入剖析打字机效果在不同阶段演进的关键技术难点和优劣势。