背景metricserver2（以下简称Agent）是与字节内场时序数据库ByteTSD配套使用的用户指标打点Agent，用于在物理机粒度收集用户的指标打点数据，在字节内几乎所有的服务节点上均有部署集成，装机量达到百万以上。此外Agent需要负责打点数据的解析、聚合、压缩、协议转换和发送，属于CPU和Mem密集的服务。两者结合，使得Agent在监控全链路服务成本中占比达到70%以上，对Agent进行性能优化，降本增效是刻不容缓的命题。本文将介绍我们在Agent性能优化上的探索和实践。基本架构Receiver监听socket、UDP端口，接收SDK发出的metrics数据Msg-Parser对数
先说下我基本情况，本科不是计算机专业，现在是学通信，然后做图像处理，可能面试官看我不是科班出身没有问太多计算机相关的问题，因为第一次找工作，字节的游戏专场又是最早开始的，就投递了，投递的是游戏测试开发岗，字节是自己投的第一家公司，也是第一家笔试面试的公司。一般提到面试，肯定都会想问一下面试结果，我就大概的说一下面试结果，哈哈，其实不太想说，因为挺惨的，并没有像很多大佬一样”已拿字节阿里腾讯各大厂offer”，但是毕竟是自己的经历，无论结果如何都要坦然接受，之前没好好学习，那之后多学习就是。话不多说，金九银十，还是先简单分享一下自己的面试经验吧，希望大家顺顺利利字节一面1.自我介绍2.之前的实习
SDXL-Lightning-节跳动开发一个快速的文本到图像生成模型SDXL-Lightning是字节跳动开发一个快速的文本到图像生成模型，能够在几个步骤内生成高质量的1024像素图像。该模型发布用于研究目的，可以从stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0中提取模型。SDXL-Lightning提供了1步、2步、4步和8步不同训练步数的模型。其中2步、4步和8步模型的生成质量非常出色，而1步模型则更多用于实验目的。https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-LightningGemma开放模型-Google推出的一系列负责
关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主，编程严选网创始人。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。参考：编程严选网1简介字节跳动在海外推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台。专为开发下一代AI聊天机器人而设计，该平台允许用户无论是否有编程经验，都能快速创建各种类型的聊天机器人，并轻松部署在不同的社交平台和消息传递应用程序上。官方文档：https://www
前言19年6月份从网易云音乐离开，放弃了留学机会，开始了人生的第一次创业，前后尝试了两个项目，因为个人能力与时机因素都失败了，虽然没能享受到创业所能够带来高杠杆物质上的回报，但是对个人软技能和自我边界认知上都有了很大的提升，对于这段经历有以下四点想送给准备创业和走在创业路上的朋友们。创业本质是一个不断降低商业模式风险的过程。(创业前最好去北京798的智能硬件展厅看一看)当你对于自己的未来感到模糊，对当下感到厌倦的时候，跳出舒适圈，快速尝试是最好的解决方案。打开自己，多结识各路“牛鬼蛇神”，你当下的困惑大多都有人比你提前经历过，且都可以给予你具体可操的解决方案。忌纸上谈兵，实际去做的质感是书本上
作为国内知名的互联网公司，字节跳动在前端领域做出了很多开源贡献。本文就来盘点字节跳动开源的15个前端项目，你用过几个？1.ArcoDsignArcoDesign是一套设计系统，主要服务于字节跳动旗下中后台产品的体验设计和技术实现。它的目标在于帮助设计师与开发者解放双手、提升工作效率，并高质量地打造符合业务规范的中后台应用。它拥有系统的设计规范和资源，提供了覆盖React、Vue、Mobile的原子组件。目前，ArcoDesign拥有60多个精心制作的组件，支持开箱即用。除了风格配置平台和物料平台的定制化工具外，ArcoDesign还提供了包括图标平台、品牌库、ArcoPro最佳实践的资源平台。
模型｜https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning论文｜https://arxiv.org/abs/2402.139291、闪电般的图片生成生成式AI正凭借其根据文本提示（textprompts）创造出惊艳图像乃至视频的能力，赢得全球的瞩目。当前最先进的生成模型依赖于扩散过程（diffusion），这是一个将噪声逐步转化为图像样本的迭代过程。这个过程需要耗费巨大的计算资源并且速度较慢，在生成高质量图像样本的过程中，单张图像的处理时间约为5秒，其中通常需要多次（20到40次）调用庞大的神经网络。这样的速度限制了有快速、实时生成需求的应用场景。如何
最近GPT模型在NLP领域取得了巨大成功。GPT模型首先在大规模的数据上预训练，然后在特定的下游任务的数据上微调。大规模的预训练能够帮助模型学习可泛化的特征，进而让其轻松迁移到下游的任务上。但相比自然语言数据，机器人数据是十分稀缺的。而且机器人数据包括了图片、语言、机器人状态和机器人动作等多种模态。为了突破这些困难，过去的工作尝试用contrastivelearning[1]和maskedmodeling[2]等方式来做预训练以帮助机器人更好的学习。在最新的研究中，ByteDanceResearch团队提出GR-1，首次证明了通过大规模的视频生成式预训练能够大幅提升机器人端到端多任务操作方面的
Qwen1.5-Qwen1.5更新了六种尺寸的基础和聊天模型，并在HuggingFace转换器集成了其代码，以提升开发者体验，并支持多种语言和长上下文处理。Qwen1.5是一个大规模语言模型的最新迭代，它由Qwen团队开发。这个更新在中国新年前夕发布，目标是在优化开发者体验的同时，开发一个“优质”的模型。Qwen1.5是一个功能丰富、多用途的大规模语言模型，它通过易于使用的API、支持多种框架和工具，以及优秀的多语言能力，为开发者和研究人员提供了强大的支持，特别适用于那些追求高效开发体验和高质量模型输出的场景。https://qwenlm.github.io/blog/qwen1.5/Imag
计算机视觉领域三大顶会之一的CVPR今年已经开奖啦。今年的CVPR将于六月在加拿大温哥华举办，和往年一样，字节跳动技术团队的同学们收获了不少中选论文，覆盖文本生成图像、语义分割、目标检测、自监督学习等多个领域，其中不少成果在所属领域达到了SOTA（当前最高水平）。一起来看看这些成果吧~一个简洁的文本监督语义分割框架ASimpleFrameworkforText-SupervisedSemanticSegmentation这项工作由字节跳动商业化技术团队与上海交通大学、早稻田大学合作完成。文本监督语义分割是一个新颖的研究课题，它可以通过图像-文本对比学习的方式获得语义分割结果。然而，该领域之前的
