OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。

ICLR（International Conference on Learning Representations）是人工智能领域顶级学术会议之一，主要聚焦于深度学习及其在表示学习（representation learning）方面的最新研究进展，是学术界和工业界展示最前沿机器学习成果的重要平台。ICLR 2025 将于 4 月 24 日至 28 日在新加坡博览中心举行，本届论文录用结果揭晓...

快手静态部署托管服务（KFX）历经四年发展，经历了三个阶段，一步步从勉强能行车的“崎岖土路”到现在多车道并行的“平坦高速”，这一转变极大地提升了资源利用率和效率，满足业务的实际需要。本文将带你了解其背后的演进历程。

小程序是一种运行在快手生态内，无需下载安装、即用即走的轻量级应用。其中，模拟器是快手开发者所使用的工具中最核心的模块之一，但因性能问题收到开发者反馈。为此，24 年 Q2 快手启动了模拟器性能优化专项，从线上数据看：模拟器秒开率从 18%提升至 64%，FCP P90 从 4.4s 提升至 1.9s。本文详细介绍优化措施和成效。

引言：本文将全面且深入地解析 Blaze RangePartitioning 算子的 Native 实现过程。相较于原生 Spark，RangePartitioning 的 Native 实现在执行时间上达到了 30%的显著下降，同时在资源开销方面节省了高达 76%。这一改进大幅降低了运行成本，展现了 Native 实现带来的巨大优势。

导读：快手动效 Vision 平台为解决动效资源交付问题，引入了动效资源准入准出检测机制。通过分析现有交付流程的痛点，平台增加了了静态和动态检测服务，确保动效质量与性能。该套系统已成功召回并预防了多次线上问题，提升了使用动效资源的稳定性和效率。

摘要：对于开发者而言，传统线程模型逻辑直观但性能受限，而异步模型虽性能高却复杂性大。协程以“同步编程，异步执行”平衡两者，成为现代语言标配。结合自身业务需求，快手基于社区开源版本自研了 Java17 透明协程技术，实现对业务无侵入的同时，吞吐能力提升 30%以上。本文将深入剖析快手协程技术的背后原理与架构演进。

KwaiCoder-23BA4-v1 是快手Kwaipilot 团队最新开源的自研代码续写大模型，模型的训练依托于 Kwaipilot 团队提出的一种高效的模型训练方案。通过结合模型剪枝、知识蒸馏、细粒度合并等技术，相比传统方法以1/30的成本完成了23B 宽MoE架构代码续写模型的训练，并在多个代码领域评测集上实现了新的 SOTA。