小红花·文摘
  • 首页
  • 广场
  • 排行榜🏆
  • 直播
  • FAQ
Dify.AI

Grab’s Central Data Team built a multi-agent AI system to automate repetitive engineering support tasks across its data warehouse platform. The system separates investigation and enhancement...

Designing a Multi-Agent System for Engineering Support at Scale: a Case Study from Grab

InfoQ
InfoQ · 2026-05-20T14:38:00Z
Grab如何利用AI代理提升团队生产力

Grab通过构建多代理AI系统来提高团队生产力,解决数据工程师频繁回答同事问题的困扰。该系统将推理与信息获取分离,使用多个专门代理处理不同类型的问题。尽管演示效果良好,但实际使用中面临上下文溢出和工具冗余等挑战。通过人类审核和反馈机制,系统不断改进,显著提高了响应速度和准确性,释放了工程师的时间。

Grab如何利用AI代理提升团队生产力

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2026-05-18T15:31:16Z
Grab如何通过时间感知LRU优化Android上的图像缓存

Grab工程师将Android应用的缓存管理从LRU改为TLRU缓存,通过时间过期机制有效回收存储,提升用户体验。TLRU结合存储大小和过期时间,优化缓存性能,95%的用户缓存减少了50MB,预计可回收TB级存储。

Grab如何通过时间感知LRU优化Android上的图像缓存

InfoQ
InfoQ · 2026-03-14T20:00:00Z
Grab如何构建视觉大语言模型以扫描图像

Grab团队开发了一种轻量级视觉大语言模型(Vision LLM),旨在提升东南亚语言的文档处理能力。通过合成数据和自动标注框架Documint,优化了OCR和关键信息提取的准确性,最终模型在准确性和延迟方面表现优异,展示了专用模型在文档处理中的潜力。

Grab如何构建视觉大语言模型以扫描图像

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2026-02-03T16:30:36Z
Grab在其平台上增加了实时数据质量监控

Grab在Coban平台上增强了数据质量监控,以提高Apache Kafka传递给下游用户的数据质量。该系统通过定义数据契约、自动化测试和数据质量警报,解决语法和语义错误。新架构利用FlinkSQL执行测试,并通过LLM分析Kafka流模式,推荐潜在的语义测试规则。目前已监控100多个关键Kafka主题,能够快速识别和阻止无效数据传播,提升数据处理效率。

Grab在其平台上增加了实时数据质量监控

InfoQ
InfoQ · 2025-12-05T00:00:00Z
Grab如何构建AI基础模型以更好地理解客户

Grab的基础模型通过整合表格数据和时间序列数据,提高了用户行为理解的准确性。该模型基于变换器架构,支持广告优化和欺诈检测等应用。未来,Grab计划推出集中化的嵌入服务,以增强个性化体验。

Grab如何构建AI基础模型以更好地理解客户

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2025-11-17T16:30:53Z
Grab从Golang迁移到Rust如何降低成本70%

Grab将其事件计数和GRPC接口服务从Golang迁移到Rust,成功降低了70%的成本。尽管Rust在延迟上与Golang相当,但在资源效率方面表现优异,显著减少了基础设施开支。

Grab从Golang迁移到Rust如何降低成本70%

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2025-09-29T15:30:36Z
Grab如何为超过1.8亿用户构建身份验证系统

Grab通过Dex实现了统一身份验证,解决了应用间认证混乱问题。Dex作为OpenID Connect提供者,支持单点登录和多身份提供者切换,提升了安全性和用户体验。Grab接下来将构建统一授权模型,简化权限管理,进一步增强安全性。

Grab如何为超过1.8亿用户构建身份验证系统

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2025-09-08T15:31:30Z

文远知行与Grab达成战略合作,Grab将投资数千万美元,推动东南亚自动驾驶车辆的部署,优化调度、提升安全性,并为司机提供技能培训,以提高出行服务质量与效率。

文远知行获Grab投资数千万美元,双方将合作在东南亚大规模部署Robotaxi

量子位
量子位 · 2025-08-15T11:10:55Z
Grab将其订阅平台从SQS和Redis切换至Temporal

Grab基于Temporal重构了GrabUnlimited架构,提升了用户体验,减少了80%的生产事故。新架构增强了系统的稳健性和可扩展性,解决了用户增长中出现的会员状态损坏和自动续订失败等问题。通过利用Temporal的无限重试和指数退避功能,优化了续订流程,提高了系统的可靠性和效率。

Grab将其订阅平台从SQS和Redis切换至Temporal

InfoQ
InfoQ · 2025-07-21T11:35:00Z

Grab将高QPS的Go微服务重写为Rust,基础设施成本降低70%。Rust具备无垃圾回收和内存安全等特性,效率极高,但学习曲线陡峭且生态系统尚不成熟。Go在云原生领域仍占据重要地位,重写需谨慎考虑。

Go vs. Rust再掀波澜:Grab真实案例复盘,Gopher如何看待这场“效率与代价”之争?

Tony Bai
Tony Bai · 2025-06-24T12:21:30Z
越南游记

五一期间前往越南需提前申请签证。越南主要使用现金,微信支付支持有限。出行可选择Grab打车,注意佩戴头盔。胡志明市景点众多,但住宿条件一般,建议携带驱蚊产品。河内交通顺畅,景点多为旅游服务。富国岛景区开发不足,需谨慎选择。整体消费较低,但服务质量一般。

越南游记

elmagnifico
elmagnifico · 2025-05-07T16:00:00Z
🚀 [每周前十] BBC技术领导力、Grab技术文档、GitHub初学者指南

本文总结了多个技术主题,包括领导力、文档文化、GitHub使用、数据管理、容器编排等,提供实用建议和最佳实践。

🚀 [每周前十] BBC技术领导力、Grab技术文档、GitHub初学者指南

DEV Community
DEV Community · 2025-03-11T12:13:08Z

Beyond the Bets: Crypto Wins, Rapid Cashouts & Limi […]

2,500+ Ways to Win & Lightning-Fast Withdrawals Await – Grab a £200 Bonus & 100 Spins on funbet

运维派
运维派 · 2025-02-03T17:50:39Z
利用GPT-4视觉微调构建更智能的地图

Grab是一家东南亚领先的食品配送和共享出行平台,服务近4200万用户,拥有600万司机合作伙伴。GrabMaps通过司机收集的街景图像生成地图数据,支持运营并为企业提供位置智能服务。

利用GPT-4视觉微调构建更智能的地图

OpenAI
OpenAI · 2024-11-20T17:00:00Z
Grab利用LLM与GPT-4、Glean和Slack实现对话式数据发现

Grab通过Hubble增强数据发现工具,利用GenAI技术解决了在20万多个表中寻找有价值数据集的难题。团队引入LLM生成数据集文档,并创建Slack机器人,将数据发现时间从几天缩短至几秒,文档覆盖率从20%提升至90%,95%的用户认为生成的文档有用。未来,Grab计划进一步提升GenAI功能。

Grab利用LLM与GPT-4、Glean和Slack实现对话式数据发现

InfoQ
InfoQ · 2024-11-07T14:45:00Z
Grab通过MongoDB Atlas提升50%效率

Grab将其GrabKios应用从MongoDB社区版迁移到MongoDB Atlas,以应对用户增长和需求波动。迁移经过精心计划,确保平稳过渡。MongoDB Atlas提供了灵活、安全的平台,提高了数据库管理效率,使团队专注于产品开发。迁移后,Grab探索语义搜索和AI应用的新可能性。

Grab通过MongoDB Atlas提升50%效率

MongoDB
MongoDB · 2024-10-14T23:00:00Z

本研究提出了GrabDAE框架,旨在解决无监督领域适应中模型对上下文信息利用不足的问题。通过引入Grab-Mask模块和去噪自编码器,显著提升了分类准确性和鲁棒性。实验结果表明,GrabDAE在多个基准数据集上超越了现有方法,推动了领域适应的发展。

GrabDAE: An Innovative Framework for Unsupervised Domain Adaptation Utilizing Grab-Mask and Denoising Autoencoder

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-10T00:00:00Z

该论文提出了一种基于人体接触示范的数据集GRAB的抓握合成框架,结合强化学习和物理模拟,实现多样化的抓取运动。研究者开发了新型生成模型SAGA和GraspXL,能够在复杂环境中生成逼真的手部抓握,提升抓取质量和控制精度。

具有方向可控性的3D全身抓取合成

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-29T00:00:00Z

本文介绍了MultiViz方法,通过四个阶段分析多模态机器学习模型,以提升模型的可解释性和预测能力。研究提出了BenchLMM基准测试,评估大型多模态模型在不同样式下的鲁棒性,发现性能普遍下降。同时设计了VisionGraph基准,探索模型在多模态图论问题上的能力,并提出DPR链以提高推理准确性。研究还强调了高低资源语言模型在多语言环境中的表现差异,并推出GLBench基准评估GraphLLM方法。

GRAB:大型多模态模型的图分析基准挑战

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-21T00:00:00Z
  • <<
  • <
  • 1 (current)
  • 2
  • >
  • >>
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证
登录验证
在本设备完成一次验证即可继续使用

完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。

1 关注公众号
小红花技术领袖公众号二维码
小红花技术领袖
如果当前 App 无法识别二维码,请在微信搜索并关注该公众号
2 发送验证码
在公众号对话中发送下面 4 位验证码
友情链接: MOGE.AI 九胧科技 模力方舟 Gitee AI 菜鸟教程 Remio.AI DeekSeek连连 53AI 神龙海外代理IP IPIPGO全球代理IP 东波哥的博客 匡优考试在线考试系统 开源服务指南 蓝莺IM Solo 独立开发者社区 AI酷站导航 极客Fun 我爱水煮鱼 周报生成器 He3.app 简单简历 白鲸出海 T沙龙 职友集 TechParty 蟒周刊 Best AI Music Generator

小红花技术领袖俱乐部
小红花·文摘:汇聚分发优质内容
小红花技术领袖俱乐部
Copyright © 2021-
粤ICP备2022094092号-1
公众号 小红花技术领袖俱乐部公众号二维码
视频号 小红花技术领袖俱乐部视频号二维码