《构建游戏实时流失预警模型的核心逻辑》
本文聚焦基于玩家行为序列构建实时流失预警模型的核心逻辑与落地实践，突破传统静态指标预警局限，深度解码时序行为中的隐性流失信号，构建从场景化拆解、动态特征提炼到实时架构设计、迭代优化的全链路体系。通过锚定行为序列锚点、挖掘时序行为指纹与隐性需求映射，结合分级预警传导与动态缓存策略，实现流失信号的精准捕捉与即时响应。同时建立自适应迭代闭环，适配游戏版本迭代与玩家行为动态变化，降低误判率，既为高风险玩家争取黄金干预窗口，又能反哺玩法优化与全生命周期精准运营，为游戏留存提升与核心竞争力强化提供可落地的技术思路。
在 OpenAI 打造流处理平台：超大规模实时计算的实践与思考
本文整理自 OpenAI 基础设施团队的 Shuyi Chen 和 Joey Pereira 在 Current 2025 伦敦会议上的演讲 ”Building a Stream Processing Platform at OpenAI“，主要演讲内容为：
OpenAI 的流式基础设施
构建流处理平台的动机及遇到的挑战；
OpenAI 的整体架构及深入解读
OpenAI 业务用例以及平台未来的演进方向
