<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Industrial Practice on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/industrial-practice/</link><description>Recent content in Industrial Practice on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 15 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/industrial-practice/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>推荐系统（十六）—— 工业级架构与最佳实践</title><link>https://www.chenk.top/zh/recommendation-systems/16-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E7%BA%A7%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B8%8E%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/</link><pubDate>Thu, 15 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/recommendation-systems/16-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E7%BA%A7%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B8%8E%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/</guid><description>&lt;p>工业级推荐系统最难的部分不是模型，而是围绕模型的系统——防止训练和线上服务偏差的特征存储、在问题影响上亿用户前拦截回归的金丝雀发布、在 100 毫秒 p95 延迟预算内串联运行四个机器学习模型的编排机制。作为本系列的收官之作，本文将深入剖析各大科技公司最终采用的架构，并揭示每一层设计背后的权衡取舍。&lt;/p></description></item></channel></rss>