vivo 互联网技术

摘要： 本文提出 TinySR，一种面向真实世界图像超分辨率的轻量级扩散模型，通过深度剪枝、动态块间激活以及扩张‑腐蚀策略实现高效推理。 阅读全文

摘要： 这是一篇海外电商平台近四年线上性能治理的真实复盘。从第一次大促扩容部署失败、Redis 6 节点全线灾难告警，到黄牛单账号上亿请求打垮系统、热 key 将单个 Redis 节点 CPU 压至 99.97%——每一次告警背后，都隐藏着一个更深的架构问题。文章完整还原每次排查的推理链路和最终解法。 阅读全文

摘要： 4K+图像编辑新突破！针对数据匮乏与细节建模难题，我们发布首个指令式超高分辨率编辑数据集 VINS-120K（含12万精筛4K三元组）。同时提出高频感知适配策略，将预训练低分辨率模型轻松扩展至UHR领域，并配套评测基准 VINS-4KEval。显著提升编辑细节与纹理真实感！ 阅读全文

摘要： 在广告营销场景中，小游戏的生命周期极短——从策划到上线往往只有数天。传统开发模式下，需求沟通、素材制作、编码联调、测试上线的每个环节都是瓶颈。本文基于 vGame 平台的实践经验，详细阐述如何通过 AI Agent、结构化场景描述和自动化管线，将广告小游戏的开发效率提升一个数量级。 阅读全文

摘要： Octopus提出了一种基于无历史数据的梯度正交化（HiFGO）的两阶段持续学习框架，通过梯度层面的正交约束有效缓解了任务间的干扰，同时提出两阶段训练策略实现可塑性与稳定性的良好平衡。Octopus在UCIT基准上实现了当前最优性能（SOTA），Avg和Last指标分别超越现有最优方法 2.14% 和 6.82%。 阅读全文

摘要： 本文结合 AI 编辑器二期调研实践，拆解 Agent 在协同文档中的身份取舍、可回放事实链、side-by-side Diff 展示，以及 run 级精准撤回机制，说明如何让 AI 的改动看得见、退得掉、不误伤协作者。 阅读全文

摘要： vivo蓝图实验室提出了长焦虚化渲染框架 MagicBokeh，基于一个统一的生成式架构实现长焦虚化渲染。通过交替训练策略、焦点感知掩码注意力与退化感知深度估计，解决了高倍变焦低质输入下噪声放大、边界模糊与误差累积的问题，在合成与真实数据集上均取得SOTA效果，为移动端高效真实感长焦虚化仿真提供了新方案。 阅读全文

摘要： 本文介绍一套覆盖Web端、Vue编码阶段和Android App真机页面的检测工具链：Web端覆盖PC页面与H5页面，Chrome插件发现运行时问题；VS Code插件前置检测并结合大模型辅助修复；桌面端工具基于ADB、截图和 UI XML完成App检查，帮助团队形成质量闭环。 阅读全文

摘要： 本文提出了一种适用于扩散模型的全新引导范式——自交换引导。针对传统引导方法高度依赖文本条件、需专门训练或直接加噪导致图像失真的局限性，SSG 提出了一种“无需文本、不加噪声、不改模型”的轻量化策略。 阅读全文

摘要： 介绍自建的「OpenSpec 规范层 + AI Workflows 执行层」体系，通过一套「规范 + 技能 + 钩子」机制，对 AI 的理解、执行和校验进行系统化约束与增强，显著提升开发协作中的准确率与稳定性，让 AI 从“需要反复纠正的实习生”逐步成长为“可信赖的开发搭档”。 阅读全文