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淘宝“AI 万能搜”功能灰度测试

淘宝正在灰度测试一项名为“AI万能搜”的新功能,旨在通过大模型技术重构电商搜索体验。该功能位于淘宝搜索页的“AI万能搜”标签页,标志着AI技术在电商领域的应用正从企业端(B端)营销,加速渗透至消费者端(C端)的实用阶段。 “AI万能搜”是一款基于大模型的AI问答产品,能够理解用户的自然语言提问并进行深度思考。用户提问后,AI会生成一份融合文字、商品、视频和图片的“答案报告”,以解决用户在购物过程中遇到的各种消费难题,例如购物攻略、口碑评测和优惠咨询等。 据了解,目前“AI万能搜”主要聚焦于四大核心场景:穿搭指南、送礼清单、选购攻略和问口碑。该功能的一大亮点在于,用户可以清晰地看到AI的思考过程,其思考逻辑主要分为三个步骤:获取信息、查询需求和分析总结。尽管目前尚不清楚其底层大模型是否只使用了“千问”,但这一功能已经展现出AI在提升消费者购物决策效率上的巨大潜力。

谷歌工程师提交补丁:Linux 内核首次支持 OOM 策略可编程

Linux 内核正迎来一项可能改变内存管理方式的新提案。来自谷歌的内存管理专家 Roman Gushchin 提交了一组补丁,计划允许通过 BPF(eBPF)直接定制系统在 内存溢出(OOM, Out-of-Memory) 时的处理逻辑。这意味着,长期以来依赖内核默认 OOM killer 或用户空间工具(如 systemd-oomd)的局限性,或将被更灵活、可编程的机制取代。 https://lore.kernel.org/lkml/20250818170136.209169-1-roman.gushchin@linux.dev/ 该方案的核心思路是在内核触发 OOM killer 之前,先调用 BPF 程序。运维人员或云平台可以借此决定是终止某个特定进程、清理某个内存 cgroup,甚至通过删除 tmpfs 文件来释放内存,而不必一刀切地依赖内核默认策略。同时,新的补丁还引入基于 PSI(Pressure Stall Information) 的 OOM 触发机制,更好地判断何时真正进入“内存压力”状态,从而避免系统假死或误杀关键进程。 在实现上,这些补丁增加了新的 BPF 辅助函...

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