美团LongCat可以生成视频了！视频推理速度提升10倍！
美团LongCat团队发布LongCat-Video视频生成模型，它是构建世界模型关键一步，也为自动驾驶等业务夯实技术基础。此模型基于Diffusion Transformer架构，创新通过“条件帧数量”区分任务，形成完整任务闭环。其文生视频语义理解与视觉呈现达开源SOTA；图生视频内容一致、动态自然；视频续写是核心差异能力。它原生支持5分钟级连贯长视频输出，还通过三重优化使推理速度提升10.1倍。评估显示其通用性能优秀，综合能力跻身开源SOTA。最后给出模型相关链接，称让长视频生成更简单。
聊聊模块联邦 2.0 的蜕变：从架构升级到跨端探索
本文整理自字节跳动 Web Infra 团队 Heal 关于模块联邦 2.0 的播客分享。模块联邦 1.0 依赖 Webpack，应用受限。2.0 脱离 Webpack 依赖，支持多构建工具，强化组件共享等功能，是架构范式进化。它适用于多团队协作等场景，解决了 1.0 深度依赖 Webpack、缺调试能力等痛点。2.0 引入协议规范，运行时与构建工具解耦。目前官方支持 Webpack、Rspack，社区有 Vite 等探索。其诞生源于工程痛点，已开源且社区活跃。还介绍了使用方法、与微前端的关系，探索性能优化和跨端拓展方向，是前端架构范式革新。
Rspack 1.6 发布：让打包产物更小、更纯净
本文宣布 Rspack 1.6 正式发布，介绍了新特性、性能提升、Rstack 进展、生态系统情况及升级指南。新特性包括增强 Tree shaking、支持 import defer、优化 ESM 产物、默认启用 barrel 优化、layers 特性稳定、保留 JSX 语法、提取 source map。性能上，CLI 启动、构建组件和 UI 组件库速度均有提升。Rstack 中 Rsbuild、Rspress、Rslib、Rstest、Rsdoctor 也有相应更新。生态方面，next - rspack 接入定制 Rust binding 方案提升性能。升级需注意 SWC 插件版本及移除 experiments.layer 选项。
通义 AI 研究员开源：33 亿参数模型超越闭源系统
通义团队开源能独立完成数小时人类研究工作的 AI 研究员 Tongyi DeepResearch。当下深度研究系统多被巨头封闭，传统方法有困境。该模型以 305 亿参数实现仅激活 33 亿参数的高效架构，在八大研究基准上超越闭源系统。其核心技术突破在于新的端到端训练框架，分中训练和后训练两阶段，结合数据合成技术。数据合成能生成高质量研究行为数据，形成 “数据飞轮”。该模型在基准测试中性能卓越，通过多种方式保障训练效果。当前框架有局限，未来有望推动智能体跃迁，此次研究开放生态系统将加速研究型智能体发展。
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕高德团队构建AI研发效率量化与优化体系展开。先指出AI辅助编程发展下，需科学衡量工具带来的效率提升。团队遵循真实性原则，定义核心指标AI出码率及其他指标。通过统计团队成员Git提交数据和采纳AI代码情况评估。指标成果显示团队出码率从30%升至70%以上，并进行针对性优化。方案基于分层架构，实现数据采集、平台搭建和指标分析闭环。实践中对比主流数据采集方案，采用本地数据库逆向与规则触发+MCP自动采集结合的方式，支持多数AI编码工具。最后通过定时任务计算指标，构建多维度出码率指标。该体系助力团队从传统编码转向AI辅助编码，提升开发效率。
魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
文章介绍阿里云魔笔的AI Chat Builder，能将AI对话变可交互界面。先阐述AI对话应用崛起，现有开发有全链路手撸编码和低码/零码平台两种方案，各有优劣。魔笔定位是AI+低代码驱动平台，新增Chat Builder综合两者优势。其核心有自定义Chat和自定义Widget两大能力，前者可拖拽构建对话界面，后者能将自然语言结果转化为可交互UI。还支持多端发布，覆盖开发到生产全流程。未来将围绕能搭、搭好、好搭打磨能力，‘好搭’智能开发模式将公测。
基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文介绍基于Spring AI Alibaba的DeepResearch架构与实践。系统基于SpringAI Alibaba Graph构建，具备推理链路、Java技术栈等能力。核心功能含任务规划、RAG、tools搜索与MCP、结果生成、连续对话。任务规划有11个节点；RAG可多源检索、灵活配置；搜索支持多工具，MCP能增强处理能力；结果生成可动态存储、多格式导出；连续对话实现会话上下文管理。部署方式有Docker部署完整项目和Idea启动后端+Docker启动中间件+前端启动。最后给出社区参与方式。
如何构建企业级数据智能体：Data Agent 开发实践
文章围绕企业级数据智能体Data Agent展开。先对比其与ChatBI、NL2SQL，明确Data Agent可覆盖传统BI和高级分析能力，能打破分析边界、降低门槛等。接着介绍技术内核，指出LLM存在幻觉、上下文学习局限等问题，Data Agent采用深度语义理解，管理上下文，抑制幻觉，合理使用工具。在语义理解上，抽象知识和记忆并解决召回难题；上下文管理构建智能认知系统；通过提示词工程、工具等抑制幻觉；工具使用保持克制，提供安全沙箱。最后阐述企业级能力，如可验证智能、数据资产化管理等，强调其对企业数据洞察和协作的作用，还提醒AGI发展仍需实践探索。
在性能优化时，如何避免盲人摸象
文章围绕性能优化展开，探讨如何避免盲人摸象。先指出性能优化易陷入局部，应基于全链路视角，如分析系统分层和性能瓶颈。介绍识别问题的方法，包括建立延迟敏感度、排查堆外内存泄露等。阐述基础知识，如HTTP协议演进、池化概念、CPU指标等。还提及快速识别问题域的步骤，从终端到后端各节点排查。分析数据层问题，如数据库索引优化、Redis大字段影响等。介绍Netty、JVM、火焰图、网络拨测等相关内容及优化方法。强调隔离对稳定性的重要性，探讨性能优化时机，认为最好的优化是预防，并探讨AI对性能优化的影响。
让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任
文章指出让Agent系统更聪明前要先使其被信任，从系统工程视角剖析其复杂度。开发者认为开发简单，实则是复杂性被封装、外包和推迟。Agent系统复杂度体现在可运行、可复现、可进化三方面，LLM不确定性带来放大效应。框架虽解决部分问题，但未解决运行时复杂度。系统化是唯一解，能解决扩展性、可靠性和知识沉淀问题。文中列举Agent开发案例，介绍开发四阶段和作者认知演化，提出Agent设计模式和最新进展，强调要让智能可驯服。
如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
本文围绕如何让Agent更符合预期，分享构建云小二Aivis的十大实战经验。先指出Agent不按预期输出可从预期和技术层面分析，因模糊预期难优化，且模型训练成本高，故重点在上下文工程和Multi - Agent架构。十大经验包括清晰化预期，精准投喂上下文，明确身份与历史执行，善用结构化表达，尝试自定义工具协议，合理使用Few - Shot，精简上下文，管理记忆，平衡Multi - Agent可控性与灵活性，坚持人在回路。强调深入业务、清晰预期对优化Agent的重要性，希望为构建者提供参考。
《设计趋势洞察报告：设计 & AI共生》发布
9月26日，《设计趋势洞察报告：设计&AI共生》在杭州2025云栖大会发布，由阿里云计算有限公司发起，三方联合出品。报告基于对行业专家等的深度洞察，核心论点是AI引发的设计范式变革是基础性、多维且相互关联的，改变了设计的多方面。报告结构包括锚定变革基石的范式之辩、系统推演的六大核心维度、聚焦变革约束与导向的伦理规制。该报告对AI背景下设计趋势、未来设计发展和设计师能力重塑有重要意义，可在阿里云官网阅读下载。
全开源、可商用，蛋白质、核酸与药物结构预测基础模型OpenFold3来了
2024年5月Google DeepMind发布AlphaFold3模型，能进行复合物联合结构预测，但六个月后开源且不许商用。非营利性OpenFold Consortium宣布发布OpenFold3预览版，这是开源深度学习模型，基于超大规模数据库训练，仅需氨基酸序列输入，可预测蛋白质三维结构及与其他分子相互作用。它基于PyTorch构建，性能媲美SOTA模型，在单体RNA结构预测中匹敌AlphaFold3。采用模块化设计，注重可用性。关键优势是所有软件组件用Apache 2.0许可证，可商用。多家公司计划用其加速研发，OpenBind计划用生成数据微调，其全面开源与商用友好策略将释放结构预测模型潜力。
从「聪明的AI科学家」到「安全的AI科学家」：UIUC团队发布SafeScientist，为AI科研安全立下新标杆
文章介绍了 UIUC 团队发布的 SafeScientist 框架，为 AI 科研安全立下新标杆。当前 AI 科研效率提升，但安全与伦理问题凸显，现有安全研究多为被动防御。SafeScientist 是面向科研安全的 AI 框架，有一体化科研安全管线和四层防御体系，能主动拒绝高风险指令。团队还构建了配套基准 SciSafetyBench 用于量化评测。实验显示，SafeScientist 在安全等六个维度上全面领先，且未牺牲科研创造力。其意义在于让 AI 成为负责任的科研伙伴，标志着 AI 科研范式的转变，未来团队将继续扩展相关研究。
大语言模型挑战研究生:CMPhysBench 发布，评估大语言模型的凝聚态物理水平，迈向科研级智能
上海人工智能实验室等机构联合发布全球首个面向凝聚态物理的大模型评测基准 CMPhysBench。它收录 520 道研究生级别计算类题目，覆盖六大核心领域，均源于经典教材并经专家审核。研究团队提出 SEED 评分体系，可细粒度评估复杂物理推理过程。实验显示，即使最强的大模型 Grok - 4 在 CMPhysBench 上平均 SEED 得分仅 36，准确率不到 30%。大模型在凝聚态物理中常见概念与模型误用、数学与逻辑错误，不同领域表现差异明显。CMPhysBench 填补现有物理类基准空白，其 SEED 体系可推广，为 AI 发展提供方向。
TRAE MCP 实践：如何让 LLM 准确生成业务表单代码
文章围绕让 LLM 准确生成业务表单代码展开。随着 AI 发展，LLM 用于开发有优势但有局限，需人工介入把控。以广告投放平台创编表单开发为例，提出整体思路：人工拆解 PRD 成技术文档，分步骤输入 LLM，结合 MCP 生成代码，用 TRAE 审查。详细介绍实现细节，包括让 LLM 了解表单代码、编写技术文档、分步骤生成代码等。多次实践表明，结合特定格式技术文档和业务表单 MCP，LLM 能较好完成需求。最后提出后续想法，如优化 MCP、规范技术文档、建立评测体系、探索可抽象开发任务等，还强调准确描述需求对 LLM 生成代码的重要性。
5 分钟开发 Figma 文本替换插件，效率提升 56%
本文介绍了利用TRAE SOLO快速开发Figma文本替换插件TextForge的过程。日常设计中逐个替换文本低效且易出错，现有类似插件不好找或不好用。TextForge支持批量替换、文本拆分和实时预览。通过在Figma新建Plugin模版文件，用TRAE SOLO实现功能，仅需简单UI优化，10段文本替换提效56%。最后还可选择在Community发布插件，审核通过后用户可在figma中搜索使用。
用 TRAE 开发审批系统:一套可复制的 AI 辅助开发工作流
本文介绍用TRAE开发审批系统的AI辅助工作流。先明确AI开发四步法，包括需求分析、接口设计、代码生成和测试验证。核心思路是人机分工，人负责架构决策等，TRAE负责重复劳动等。以审批系统为例，详述完整工作流，含需求文档加工、固定提示词配置、RPC接口和数据库设计、代码分层、增量开发、测试及自动文档生成。还提及状态流转图绘制，总结实践心得，指出标准化提示词等做法好，也有提示词宽泛等问题，建议循序渐进、保持主导、建立规范和及时总结。使用TRAE可将人从重复劳动解放，推荐Kimi - K2、GLM - 4.5等大模型。
全记录！携程集团2025设计峰会「探未来·AI增长」圆满落幕
2025年10月30日，携程集团2025设计峰会「探未来·AI增长」圆满落幕。峰会有26位讲师带来19场主题演讲，聚焦“AI+增长”，探讨AI赋能设计实现业务增长。张晶、朱斌等业内大咖分享观点，张晶探讨AI时代行业变革，朱斌强调人与AI协作。分会场设「体验重构+增长」「AI创意+增长」「协同共创+增长」三大主题。各专场有行业专家和携程讲师分享，如王砚文谈AI时代设计协作平台，曾宁致等探讨设计师角色进化等，激发灵感、推动创新。
Unity 中国与零跑汽车签署战略协议，共同打造下一代高算力平台前瞻性交互体验
2025年10月24日，Unity中国与零跑汽车签署战略合作协议，携手打造下一代智能座舱全新交互体验。双方将实现Unity引擎、AI大模型、生物传感器跨域融合，加速多模态交互成熟。目前，零跑多款畅销车型已搭载由Unity驱动的3D HMI。团结引擎车机版在汽车3D HMI打造上有技术优势，其URAS架构和App View技术能提升座舱交互自由度与集成度。未来，双方会探索AI驱动的HMI创新方向，实现多模态融合“无感化交互”等技术跃升，让汽车座舱更智能。
Unity 中国与地平线达成战略合作，强强联合打造辅助驾驶领域极致用户体验
2025年10月24日，Unity中国与地平线正式签署战略协议。Unity是全球领先实时3D内容创作平台，其团结引擎3D HMI应用已在多家车企量产，全球车企市场份额超90.5%。地平线专注汽车智能芯片与辅助驾驶系统研发，2025年上半年在中国车企基础和全场景辅助驾驶解决方案市场份额均列第一。今年4月地平线发布城区辅助驾驶系统HSD，为3D HMI提供支撑。双方合作将适配软硬件底层能力，打造出色视觉表达和极致用户体验，赋能主机厂。Unity团结引擎是开发辅助驾驶3D HMI的最佳工具，合作将提升安全性、交互效率和用户体验，未来还将打造联合生态品牌，探索更多应用场景。
很多大厂主按钮故意不用主题色，什么原因？
文章指出很多大厂主按钮不用主题色，介绍了除主题色外主按钮可用的颜色及原因。颜色包括背景对比色，如闲鱼搜索、YouTube主按钮，因页面色彩多，对比色更醒目；背景相似色，如酷狗、喜马拉雅等app的半透明或浅灰色按钮，背景鲜艳，主按钮无需太显眼；环境色，如美图秀秀、YouTube部分按钮，为视觉和谐；模块色，如国内app会员用金色、营销用橙红色，便于用户理解；状态色，如来电、淘宝直播间按钮，避免用户点错。最后总结主按钮不用主题色的原因，还提及设计师作品集应避免单调，下次直播将分享作品集技巧。
大厂是怎么量化体验设计的？
文章围绕大厂量化体验设计展开。指出体验设计难衡量，因与人的感受相关。借鉴设计师Carol炒炒的方法，先确认产品是否符合用户整体消费偏好，再用Garrett老师的用户体验五要素定位问题。Carol炒炒抛弃玄学，用量化方式重新定义体验设计，其《体验设计案例课》专栏总结10多年经验，是行业首套完整系统的“设计量化”知识体系。专栏从体验设计实操和设计量化知识两部分讲解，结合案例与实操，还分享设计工作流程与效率问题。该专栏新人59元，评论精彩，量化思维还可用于生活。
“神级模型”Gemini 3.0实力刷屏！联手谷歌全新氛围编程工具重塑前端，如今只差官宣
谷歌发布“vibe coding”版AI Studio，产品形态向可视化构建转变，目标降低人人搭建AI应用难度。升级后的Build页上线，起步免费，高级能力需付费。AI Studio速度快，65秒可生成应用，支持视觉构建与代码编辑，工程结构清晰。此外，有消息显示Gemini 3.0即将发布，已在AI Studio平台进行A/B测试。它在前端开发、视觉理解等方面表现出色，其成败关系谷歌企业级AI战略，是一场生态、平台与下一代AI范式的关键战役。
B站游戏大模型翻译实践 —— 我们如何用LLM撑起全年百万字本地化翻译任务
随着游戏全球化，哔哩哔哩面临游戏翻译成本高、效率低、质量不稳定等问题。传统翻译依赖人工与CAT工具，存在成本高、周期长、质量不稳等局限。为此，B站游戏算法团队构建大模型翻译体系，采用四层架构，包含数据层、算法层、评估层和应用层。该体系核心技术有检索增强翻译、自动术语挖掘和翻译质量评估体系。经实践，翻译成本节省70% - 80%，效率提升7倍以上，质量稳定，线上客诉低。未来将在技术和业务方面持续优化。
RIVAL：面向机器翻译的迭代对抗强化学习
本文提出针对机器翻译的迭代对抗强化学习框架RIVAL，解决基于人类反馈的强化学习（RLHF）在口语化字幕翻译中因奖励模型（RM）与翻译模型（LLM）分布偏移导致的训练失效问题。RIVAL将RM与LLM优化建模为最小化 - 最大化博弈，通过双奖励设计提升训练稳定性与泛化性。实验表明，RIVAL在口语字幕和WMT数据集上优于监督微调（SFT）和专用翻译模型，保持跨语言泛化能力，为机器翻译提供新范式。
我的研发实践：高准确率AICoding工作流设计
本文围绕高准确率AICoding工作流设计展开。先指出AI虽提升代码生产率，但质量保障有挑战，应聚焦高频重复非业务场景提效。团队设计了融合MCP、A2A和AG - UI协议的智能生码系统，以AB实验推全/下线和Switch开关治理为典型场景。介绍了工作流设计、模型选择、CodeAgent决策逻辑等。提示词设计经多版迭代，分离出AB和Switch工作流。轮子上线后虽跑通流程，但准确率是瓶颈。通过优化提示词、运用批量脚本、分析模型差异等方式提升准确率，最终Claude4成功率92%，Qwen3 - Coder工程优化后达82%。交易生码系统V1.0上线，AI治理效率提升70%。
AI Coding 长文分享：如何真正把工具用起来，从原理到实践
本文系统分享高效使用AI编程工具的方法。先介绍底层机制，如Token计算含初始输入与工具调用结果，工具调用含搜索、编辑等，代码库检索用Codebase Indexing与Merkle Tree保证速度，还给出Cursor和Claude Code的调用Prompt。接着提出提升对话质量的方法，包括清晰描述问题、把控上下文长度等，强调渐进式开发的好处。应用场景有熟悉项目、绘图生成、问题排查等。最后推荐结合AI的编码实践，如制定规则、完善文档、规范注释命名及合规使用。
一文讲透 Server-Sent Events (SSE)：构建高效的服务器推送应用
本文详细介绍Server - Sent Events (SSE) 技术。SSE基于HTTP，实现服务器向客户端单向实时通信，具有单向通信、自动重连等特征，与WebSocket、长轮询等技术适用场景不同。文中深度解析SSE协议，包括基础、消息格式和高级特性。客户端通过EventSource建立连接，还给出高级客户端类示例。服务器端以Node.js (Express) 为例给出实现，同时介绍Nginx配置。此外，提及浏览器兼容性、连接限制处理、移动端优化方法。最后阐述SSE在实时数据仪表盘、生产环境监控等场景的应用，总结其优势、适用与不适用场景及生产环境要点。
从 npm 到 pnpm：包管理器的进化与 pnpm 核心原理解析
文章对比 npm 与 pnpm，解析 pnpm 核心原理。npm 存在磁盘空间浪费、安装慢、依赖一致性风险等问题。pnpm 基于操作系统的硬链接和符号链接机制，其安装流程为分析依赖树、检查全局缓存、初始化目录、创建硬链接和符号链接。通过全局缓存 + 硬链接 + 符号链接，pnpm 解决了 npm 痛点，实现极致省空间、极速安装、强依赖一致性。从 npm 到 pnpm 是依赖管理进化，pnpm 已成为主流框架推荐和大型项目优选。
前端 AI 自动化测试：brower-use 调研
文章围绕前端AI自动化测试的brower - use展开调研。先介绍brower - use，它是开源Python库，可让AI与网页交互，用户用自然语言描述任务，支持多模型，具备多种特性。阐述其安装方法、核心原理，给出使用示例。其应用场景广泛，涵盖自动化测试、数据采集等。接着讲述基于brower - use的AI自动化测试三个方向：prompt有多种测试模板；MCP是基于AI的自动化QA测试工具；一体化测试平台QA - Use让用户用自然语言描述测试场景。还提及其他相关项目。最后指出未来可探索AI自动化测试，但存在token花费问题，需平衡效果与花费。
Easy Dataset 最新消息及一大波新功能介绍！
本文介绍了Easy Dataset的最新消息和新功能。该应用专为创建大模型数据集设计，上线后获11.2K Star、超683K下载量，登上Github Trending TOP3，论文被EMNLP 2025接收。功能更新包括全量核心提示词开放自定义；支持数据集标注、评估；能生成多轮对话SFT数据集；可对文献内容清洗；支持导入已有数据集。还有一些功能优化，如新增导出格式、“取消确认”功能等，也修复了数据集管理和文献处理中的问题。
抖音云游戏调度优化实践
本文围绕抖音云游戏调度系统展开优化实践。云游戏将任务移至云端，但对网络要求高，现有静态规则调度策略在云游戏场景“力不从心”，存在服务器资源分布不均、与用户需求不匹配，静态规则缺乏全局协调能力等问题。为此，团队提出两项创新：一是设计离线调度模拟器，由数据处理、策略模拟和结果评估模块构成，能支持策略离线评估与迭代，经测试仿真性能高；二是提出基于最小费用流的调度算法，将调度建模为最小费用流网络，以优化用户体验评分与同省调度率。实践案例显示，资源部署和调度算法优化后，同省调度率和人均体验评分显著提升，为云游戏调度系统持续优化和大规模云服务调度系统设计提供参考。
AIO Sandbox：为 AI Agent 打造的一体化、可定制的沙箱环境
文章介绍了为AI Agent打造的AIO Sandbox一体化、可定制沙箱环境。AI Agent执行任务常需在多环境切换，传统沙箱有环境割裂、定制困难等问题。AIO Sandbox通过一个Docker镜像整合功能，提供统一环境与鉴权，支持定制。它具备开箱即用、秒启动等特性，集成多种基础功能。文中给出多个使用示例，介绍了云端和本地的快速上手方式。系统架构方面，面向Agent提供多种基础能力，有不同定制程度。其组件涵盖浏览器、命令行解释器等。还讲述了扩展与生态，如定制镜像、SDK集成等，最后指出该沙箱将持续进化，推动在更多场景落地。
火山 HTTPDNS Cache2.0:网段级精准调度驱动核心业务收益
文章围绕火山HTTPDNS Cache2.0展开。当前业界主流缓存机制（火山Cache1.0）存在调度不准问题，主流调度修正机制也有局限性。Cache2.0进行架构优化，缓存粒度采用自研网段库+动态适配，重构缓存键，通过自适应划分算法实现网段动态划分，还引入四重优化策略提高缓存命中率、降低资源消耗。全链路效能提升显著，服务端调度精准度提高，客户端性能优化，用户体验提升。未来计划构建分层共享的高可用缓存体系。
火山引擎推出数据智能体 Data Agent 评测体系
2025年10月，火山引擎在AI创新巡展武汉站发布《2025数据智能体实践指南》，推出国内首个数据智能体评测体系。该体系旨在为企业提供标准化评估工具，解决企业AI投资缺乏统一评估标准的痛点。体系确立业务关联性、可操作性、前瞻性原则，设计分析与洞察、可视化呈现、鲁棒性三个评测维度，划分数据智能体能力等级。测试集围绕核心业务场景，有151道评测题。构建通用评测流程和自动化评测方案，还展示了评测样题、过程和报告样例。
告别数据无序：得物数据研发与管理平台的破局之路
得物作为数据驱动型企业，原用云平台无法匹配业务发展，24年启动大数据系统自建，Galaxy平台是重要项目。该平台聚焦数据研发套件、架构技术、质量技术和智能化研发四大核心能力。数据研发套件含IDE等，同步有离线和实时方案，迁移用影子节点，功能优化提效显著，部分业务迁移完成。数据架构技术基于Onedata，实现自动化入仓和规范建模，落地效果良好。数据质量技术有校验规则和变更管控流水线。智能化研发处于L1，有智能SQL续写等应用。后续规划探索智能ETL Agent、Data Fabric和数据逻辑化。
RAG—Chunking策略实战｜得物技术
文章聚焦RAG系统中文档分块问题，指出分块质量决定RAG性能上限。首先解释分块是将文本分解成小段落，可提高处理效率和检索相关性。接着说明分块原因，包括应对模型上下文窗口限制、提升检索信噪比和保证语义连续性。然后详细介绍多种分块策略，如基础分块有基于固定长度、句子、递归字符的分块；结构感知分块利用文档固有结构；语义与主题分块依据语义和主题切换切分；高级分块有小 - 大分块、父子段分块、代理式分块；混合分块结合多种策略。最后强调分块在RAG系统中的重要性。
Ekko 安全气垫原理篇(1) - 兜底任意 NSException
文章围绕快手自研的 Ekko 安全气垫框架展开。先指出传统 iOS 安全气垫存在可扩展性差、缺乏场景化决策能力等问题，其演进需增强兜底能力和降低兜底影响。接着介绍 Ekko，它源于对异常处理流程的思考，通过系统异常回调机制和 try - catch 底层实现支撑可行性。核心原理方面，基于函数调用约定和 C++ 异常处置栈回溯机制，利用 libunwind 实现栈回溯，通过 objc_setExceptionPreprocessor 提供拦截入口，并优化逻辑判断已捕获异常。还给出 MVP 版本代码及数组越界验证示例。最后强调 Ekko 是崩溃处置最后防线，不能取代前置质量保障，且其能力不止于 NSException。
端到端短视频多目标排序机制框架EMER详解
文章介绍快手策略算法团队设计的端到端多目标融合排序机制框架 EMER。传统推荐排序依赖人工公式，存在个性化不足等问题。EMER 从数据、特征、模型层面重构，让模型学会比较；提出相对优势满意度和多维满意度代理指标量化用户满意度；采用自我进化方案优化多目标，解决离在线不一致问题。线上 AB 实验、PXTR 一致性分析、OneRec 链路落地尝试及消融实验等表明，EMER 在多个指标上显著提升，各设计对性能影响显著。它为排序模型优化带来新范式，解决三大核心难题，已在快手落地并取得收益，未来还将探索学习目标优化。
使用AI生成的页面总是被一眼认出来怎么办？1分钟给你解决
文章围绕使用AI生成的页面易被认出的问题给出解决方案。首先指出使用AI生成页面常出现典型紫色渐变色易被识别的痛点。接着介绍解决步骤，一是截图和生成json样式文件，可截取喜欢网站部分或全图，借助谷歌浏览器控制台操作，将截图交给AI并附上特定提示词生成design.json；二是根据样式json文件生成页面，在给AI的提示词中加‘要求使用design.json进行样式设计’。最后提到使用样式json文件约束AI是简单直接方案，还有拆分步骤生成页面等其他方案。
Androidify 全新升级，用 AI 瞬间生成专属 Android 机器人
本文介绍 Androidify 全新升级，用户可用自拍和 AI 构建专属 Android 机器人，有网页端和 Google Play 应用版。其融合强大技术，用 Gemini 和 Firebase 构建 AI，验证图像、添加描述、生成机器人形象，还有“帮我写”功能；用 Jetpack Compose 和 CameraX 构建界面，实现自适应设计、智能相机功能。最新版本添加 AI 赋能功能，用 Gemini 图像编辑生成背景氛围，用 ML Kit 主体分割实现贴纸模式。可在 androidify.com 体验或在 Google Play 下载应用。
iOS 26 开始强制 UIScene ，你的 Flutter 插件准备好迁移支持了吗？
本文介绍了iOS 26强制使用UIScene生命周期，Flutter需迁移适配的情况。UIScene在iOS 13引入，将应用进程与UI生命周期分离。此前Flutter在iOS围绕UIApplicationDelegate构建，现需迁移到UIScene模型。文中阐述了UIScene模型概念及与UIApplicationDelegate的职责分割，介绍了Flutter Framework层面的变化，如引擎渲染逻辑、废弃API替换、插件注册机制。对于开发者，提供自动化和手动迁移方式。而插件开发者挑战更大，要确保插件在新旧应用和系统兼容，需注册场景事件监听、实现双重生命周期处理、更新废弃API调用。这一迁移因历史技术债务增加了适配成本，也对Flutter下个版本稳定性构成挑战。
蚂蚁百万多模态AI数据集解读来了！
随着多模态大模型技术发展，AI生成内容逼真但带来信息安全挑战。为应对此，蚂蚁安全与智能实验室发布并开源百万量级OpenMMSec多模态AI安全基准数据集。该数据集覆盖图像、视频、音频三大模态，各有对应防伪检测任务。图像任务判断图片真假及圈出篡改区域，评价指标兼顾图像级别分类和像素级别定位；视频任务检测视频伪造痕迹，评价指标分三部分；音频任务检测音频是否为AI合成，用F1分数评价。此外，Sora 2的发布让检测难度增大，凸显了OpenMMSec的意义。
这死锁，不打个招呼就来了
文章围绕数据库死锁展开，先从业务场景引出死锁问题，解释死锁原因是两阶段协议下事务加锁顺序不同导致循环等待。介绍了InnoDB锁的分类，包括按模式和粒度划分的各类锁，重点阐述行锁的作用、原理和种类。说明了可重复读隔离级别下行锁加锁规则及降级情况，列举常见行锁死锁场景，如交叉更新、唯一键冲突等。最后提出避免死锁的方法，如保持一致访问顺序、减少事务粒度等，还提及死锁监测的相关参数。
哔哩哔哩的跨端进化：Kotlin-Native 深度工程化实践
文章介绍哔哩哔哩大前端体系中，Kotlin Multiplatform 是工程体系等方面的深层革命。SEE Conf 2025 将于 11 月 22 日在杭州举办，哔哩哔哩大前端架构负责人张忻正将在「终端技术」专场演讲，解析三端无缝协作，揭示 Bazel 工程化、KMP 实战策略、多语言共融底层逻辑。张忻正推动哔哩哔哩移动端架构演进。该分享是深度课，适合思考多端代码共治与效率跃迁者。「终端技术」专场将探索终端在 AI 纪元下从“人机交互”到“人机共生”的跃迁。
让多模态更“快”一步：Media over QUIC 在 AI 聊天中的低延迟革命
在AI多模态交互时代，网络传输瓶颈影响体验，让多模态聊天‘实时’成技术攻坚战。SEE Conf 2025将于11月22日在杭州举办，阿里巴巴集团高级技术专家彭玉堂将在‘终端技术’专场作《Media over QUIC：AI多模态聊天中的低延迟传输探索》演讲。他将剖析淘宝端多模态传输实践案例，分享Media over QUIC技术实现、优化思路，生产环境挑战与解法，以及低延迟传输协议演进方向。‘终端技术’专场将带大家探索终端在AI下从‘人机交互’到‘人机共生’的跃迁。
支付宝获得“AI 领航杯”安全赛道一等奖，技术创新助力业务发展
近日，首届“AI 领航杯”全国“人工智能+”应用与技能大赛“AI+安全”赛道落幕，支付宝 AI4SDL 研发安全体系建设项目获一等奖。“AI+安全”赛道推动 AI 与安全融合。随着 AI 发展，支付宝业务安全团队建立 AI4SDL 安全体系护航业务。该体系在三层面集成 AI 技术，实现全链路赋能。其结合大模型双引擎，破解行业技术难题，提升复杂业务逻辑漏洞识别率。此外，该体系已为多行业项目安全赋能，未来支付宝业务安全团队将继续推动 AI 与安全深度融合，为业务和行业创造安全环境。
SEE Conf 来了，AntV 的 1122 品牌日也来了！
本文介绍SEE Conf和AntV 1122品牌日相关信息。SEE由蚂蚁终端技术委员会举办，旨在分享体验科技进展、探讨未来发展。2025年11月22日将在杭州蚂蚁集团A空间举办第六届SEE Conf，时长一天，上午主会场，下午设五个分会场，有40+主题分享。1122也是AntV品牌日，其已成立9年。今年基于AI迭代可视化技术，将发布Infographic和AVA 4.0两个产品，可提前关注项目或参加大会，还给出官网及购票地址。
滴滴开源荣获多项 OSCAR “开源+”典型案例奖
开源技术是产业创新核心与数字经济关键设施，中国信通院等发起“OSCAR‘开源+’典型案例”评选。滴滴开源获开源项目及社区、开源安全及分享治理、开源人物多项荣誉。其发起80+开源项目，HUATUO与XIAOJUSURVEY获项目及社区奖，前者提升国产系统竞争力，后者提供企业级调研方案。滴滴构建开源治理体系，超90%新增风险在开发阶段拦截。钱一峰统筹开源战略，推动项目开源与文化落地。未来，滴滴将继续携手伙伴共建技术生态。
开源可信 MCP，AICC 机密计算新升级！
火山引擎 AICC 机密计算升级，发布支持 MCP 的可信方案 Trusted MCP 并开源。随着 MCP 广泛应用，安全隐患增加，Trusted MCP 利用 AICC 能力保障 MCP 组件及通信数据安全，解决多种安全风险，其核心代码已在 GitHub 开源。此外，火山方舟将 AICC 技术原生内置，推出 MaaS 原生机密推理服务，用户可一键开启豆包大模型机密推理，生成可信验证报告。AICC 机密计算在多行业有丰富落地实践，未来将持续护航企业端到端可信智能链路。
重磅升级｜全域车道级·安全智控，守护你的出行安全！
2025年10月27日18:47消息，随着城市交通复杂、道路场景多变，百度地图迎来重磅升级，具备全域车道级·安全智控功能，无论驾车还是骑行，都能全方位守护出行安全，用户可一键升级试用。
这3样，就是重阳节最好的“数字礼物”
2025年10月29日重阳节，百度地图以AI之名推出适老功能。一是“小度想想2.0”，长辈动口说即可导航，即便普通话不标准也能识别，导航中还能随时提问。二是公交导航，可实时查看公交位置和剩余站数，提前语音报站，还能开启“无障碍设施”设置，规划更稳当路线。三是“臻AI留声机”，3句话定制专属导航语音，让老人感受家人陪伴。百度地图关注银发群体需求，融合AI与人文关怀，呼吁用户教会父母使用功能，还邀请用户分享建议并抽取奖品。
双环境图片实时对比：前端UI自动化破局实践
文章围绕前端UI自动化测试展开，针对‘参数化模型编辑器’业务复杂带来的测试挑战，提出双环境图片实时对比方案。传统图片对比有环境差异、维护复杂等痛点，新策略以生产环境为基准实时生成对比图片，全流程校验UI。其核心函数有点击截图和图片校验，运行效果显示能发现多种问题，相比传统方案优势明显，有双环境实时对比等亮点。未来计划结合AI增强智能化，实现并行运行提升速度，该创新策略提升了测试覆盖率和质量效率。
架构火花｜35岁程序员该做些什么：留在国企vs切换赛道
文章围绕35岁程序员职业选择展开。一位在国企子公司工作近10年的程序员，职业发展遇瓶颈，虽岗位调为运维架构师，但仍做DBA工作，技术成长受限。他想换岗，考虑云原生SRE/DevOps专家或公有云服务商解决方案架构师方向，却因学历、经验及就业市场等因素有顾虑。腾讯云上海架构师同盟成员给出建议，如在现有公司积累成果、考取认证、分享经验；也有人认为应稳定工作，将兴趣当副业；还有人提出适应AI编码模式等。
AI 下半场，未来大模型的感知与行动边界在哪里？
2025 年末 AI 技术有新变化，多模态和 VLA 引领新潮流。文章围绕多模态提出系列问题，如是否为通向 AGI 必经之路、视觉与语言融合先影响 C 端还是 B 端等。本期 TVP 技术夜未眠特邀招商局集团人工智能首席科学家张家兴和复旦大学教授徐增林，围绕“多模态大模型应用前景和技术突破”深度对谈，涉及 VLA 与传统 VLM 差异、知识图谱助力 AI 理解视觉世界等内容。11 月 4 日 19:30 - 21:30 锁定「腾讯云 TVP」视频号可参与互动，还介绍了对话嘉宾情况。
对话香港城市大学张泽松：AI时代教育“变天”？先抓核心能力｜TVP专访
本文是对香港城市大学协理副校长张泽松的专访。AI浪潮下，张泽松认为AI使学生浅沟通技能弱化，深度沟通和创造力需强化。学校应从课前精准预习、课中团体实践、课后过程性考核三阶段培养学生能力，变革需多方协同并小规模试点。香港城市大学与腾讯云合作聚焦AI教育落地，因腾讯云普及率高、目标契合而选择。香港AI教育优势是国际化场景，大湾区可互补。要将大湾区区位优势转化为教育机遇，需拉近高校与企业距离、靠人拉动生态、借政策东风，让大湾区成全球AI教育中心。他还希望TVP促进香港和内地交流，拉动大湾区教育协同。
绝密数据解禁！腾讯有多少程序员？什么技术栈最热门？
《2025腾讯研发大数据报告》揭秘腾讯研发体系。截至2025年，腾讯产研人员占比76%，月均新增代码3.25亿行等。超90%程序员用AI编程助手CodeBuddy，50%新增代码由AI辅助生成，AI在代码评审参与度达94%，提升研发效能。腾讯研发自动化水平提升67%，改善代码质量。AI加持业务效果显著，如微信后台编译耗时降50%等。热门语言方面，Go语言反超C++，Python跻身前三。腾讯开源生态繁荣，代码仓库开源率高。报告显示AI研发迈向‘体系融合期’。
以Dify架构设计为例，一篇文看懂AI原生应用开发平台
本文基于Tasking AI和Dify架构，探讨LLM AI原生应用开发平台。先介绍平台定位，TaskingAI和Dify面向产品与业务人员，提供一站式开发部署，区别于LangChain等框架。核心能力包括有状态和无状态应用支持、模块化管理、多租户隔离和复杂业务编排。系统架构围绕LLM、工具插件接入及应用流程编排，Tasking AI采用微服务架构。AI任务编排执行引擎部分分析Dify的GraphEngine，它将编排流程解析成DAG调度执行。最后总结两者特点，Tasking AI适合轻量级应用，Dify支持复杂场景，并对未来开发模式和系统架构设计理念进行展望。
万字长文：重构软件工程迷思，搞懂需求与产品思维
文章围绕软件工程中需求与产品思维展开。指出软件工程共识难建，各阶段产出形式多样。其有需求与产品方案、建模、架构设计三大待厘清领域，技术人员需具备用户、建模、架构三种思维。阐述需求本质，它是认知，需拆解，有永恒性、变化性等特点；产品定位要关注用户价值，其分理性与感性部分，还有比较性。用户体验指用最小代价满足需求。战略是一组选择，从战略推导需求易犯错。ToC与ToB需求分析方法论有差异，软件工程有古典和实用两流派。需求分析产出物有BRD、MRD等，技术人员在需求阶段有两种参与模式。
AI编程上瘾指南，一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员分享的AI编程经验总结。先阐述AI编程战略价值，指出技术变革与传统模式瓶颈，带来研发范式转变。介绍以CodeBuddy为核心的编程方法，通过分层思维构建AI编程生态。提出AI × SDLC方法论，含五大核心能力。深度实践三大场景，取得提升效率、控制风险等效果。明确AI编程适用边界，高适用场景表现出色，低适用场景需人类主导。最后探讨组织与人才发展，强调角色演进、技能要求变化，呼吁团队拥抱变革，采用渐进式策略。
鹅厂程序员的键盘都长什么样？
2025年1024，腾讯举办乱序键盘挑战赛。文中展示了鹅厂程序员多样键盘：有全空白键盘，使用者称若牺牲不让敌人直接用；客制化键盘曾流行，如gasket结构68键键盘，紧凑但需适应；复古键盘让人回忆；经典键盘如Hi8受部分人喜爱，还有人对键盘有安静、按键轻等要求；分体键盘双手分开敲更舒服；还有气泡键盘可解压，以及特殊配列键盘方便操作。文章呼吁评论区分享键盘，还将在11月5日抽奖。
腾讯发布大模型思考早停算法SpecExit，效果无损，端到端加速2.5倍！
2025年10月31日腾讯发布大模型思考早停算法SpecExit，可在效果无损的前提下，实现端到端加速2.5倍。长思维链虽提升推理模型性能，但带来高推理成本。现有思维链压缩研究的基于训练和Training - Free两类方法都有局限。SpecExit将思考早停与投机采样融合，利用草稿模型预测“退出信号”，避免额外探测开销，缩短思维链66%。其训练流程包括数据构建、信号标注和回归；推理流程基于投机采样构建早停机制，对信号平滑处理，引入步骤分割词元确保早停在语义连贯边界。实验显示，它能显著缩短推理长度，加速端到端推理，且精度基本无损，泛化能力好。
腾讯内部工位曝光，被全公司围观的工位竟长这样！
文章展示腾讯员工特色工位。有把植物园搬来的Lucinda，按植物习性分区摆放30多种植物；白哥是手办收藏者，有「三段」办公法则；Bobxi桌面简约，放健康日历；Katherine工位多调试设备；半半工位有动漫周边；Tongyu挂双截棍；Xianglin玩指尖陀螺；Yakki工位像迷你后厨；Luna做饰品；Watin设「续命咖啡角」。还介绍员工工作、爱好，及他们对青年看法和给程序员的建议，最后邀读者分享有趣桌面并抽奖。
“AI视频时代”距离我们还有多远？
OpenAI发布的Sora 2模型为视频生成技术发展刻下新里程碑，让“AI视频时代”更近。Sora 2爆火源于技术、内容生态和产品设计三层面的产业革命。它会重塑视频与影视行业，引领“AI视频社交”创新，推动AI短剧全民创作，变革影视创作与消费方式。这启发我们思考AI视频时代，技术会重构视频创作价值重心，而真实与虚拟融合待探索，只有AI能让人表达真实自我，真正的AI视频时代才会到来。
互联网又要“死”了？
文章围绕“互联网是否已死”展开讨论。Reddit联合创始人与AI行业标志性人物发言引发关注。AIGC内容渗透无孔不入，模糊了UGC与AIGC界限，不过有创作者认为AIGC是有用工具，掌握主导权时UGC仍能稳住互联网。利用AIGC内容训练AI模型可能导致模型崩溃，相关反制措施已在推进。回顾历史，技术迭代引发行业洗牌很常见，若AIGC击败UGC，新机会也会出现。不应纠结互联网“生死”，而应接受其进化，碳硅基共建的互联网将继续发展。
站在长辈肩膀上的人工智能｜重磅发布
腾讯研究院与北邮团队在2025年重阳节推出《站在长辈肩膀上的人工智能》报告。报告指出，人工智能在情绪知识方面有不足，而长辈在情绪知识、生活智慧和回应方式上有天然优势。研究构建了“长者智语”数据集，通过数据共建、挖掘情绪知识、建立共创与反馈机制等方式进行研究。对问答对分析发现老年人需求具多维度交织性和话题关联度，还总结出老年人回复的四种风格及偏好。将老年人经验纳入AI训练，能发展有“情绪知识”的大模型，重塑老年人角色，推动代际共创的包容智能社会，让AI适老之路行稳致远。
老年人怎样用活法定义算法：1年100人1场实践
本文是关于教100位老年人使用大模型的研究报告。采用“教 - 用 - 追 - 访”流程，针对不同地区老人差异教学，构建多维度语料库。研究发现，使用前老人有“为何要用”困惑；使用中存在信任校准问题，有有限纠偏、协同互惠等类型，还存在提问沟和性别沟；使用中情感从新鲜感过渡到依赖，长期使用者有特定特征，且有深层心理需求；老人期待懂人技术，如“半仙”“医生”“朋友”“玩具”。研究表明应从老人视角重新定义技术，使其具人文温度。
中国算力芯片的“新十年”
文章指出过去40年处理器芯片发展呈“否定之否定”，近年更多厂商自研芯片，计算向异构转变。“十五五”规划聚焦半导体，国产算力芯片突破口或在指令系统结构统一。指令集架构历经市场洗牌，x86和ARM占主导。架构创新难，生态构建更难，业界倾向众核结构提升性能，但众核芯片应用需解决生态问题。x86仍主导服务器市场，ARM攻势猛，RISC - V面临商业化困境。云厂自研芯片可行，软件定义芯片成败，建议将RISC - V作为统一指令系统，避免资源浪费。
上顶刊！OceanBase LCL+论文入选 ACM TOCS
OceanBase团队论文《基于“锁链长度”单向传播的纯分布式死锁检测与消除的解决方案》被ACM TOCS录用。分布式环境下死锁检测与消除问题尚处起步阶段，早期算法有局限性。OceanBase推出LCL+算法，针对“混合死锁”加速优化，无需全局视图、消息轻量、单受害者解锁。该算法以“锁链长度”为抓手，分四个阶段，含新增预繁殖机制。在6台OceanBase服务器集群测试中，LCL+显著提升吞吐量、降低尾延迟、增强可扩展性，解决工程痛点。论文链接为https://dl.acm.org/doi/10.1145/3768621。
Ming-flash-omni-Preview，千亿参数 MoE，洞察与创造一体的全模态
本文介绍了全模态 Ming - omni 系列的 Ming - flash - omni - Preview 模型。它是首个参数达千亿的开源全模态大模型，基于 Ling 2.0 稀疏 MoE 架构，总参数 103B，激活 9B，相比 Ming - lite - omni - 1.5 在全模态能力上有提升。在可控图像生成、流式视频理解、语音及方言理解、音色克隆等方面表现突出。技术上有三方面优化：基于稀疏专家架构全模态训练，提出生成式分割编辑一体化范式，采用高效全模态训练架构使训练吞吐量翻倍。模型和代码已开源，后续将优化视觉文本理解、语音、图片生成等能力。
百灵大模型团队首次集体露面，与60多位“蚂蚁星”面对面
2025年10月27日，蚂蚁百灵团队首次集体露面，与60多位“蚂蚁星”分享百灵大模型进展。目标是AGI，构建端到端智能基础架构，已开源超18款大模型。Ling-1T追求高效思考与精确推理平衡，研发强调评测贯穿全程、SFT是RL基石、实现思考与非思考协同优化。Ring-1T在多榜单领先，为解决稳定性和效率问题，有ASystem、IcePop、C3PO++三项创新。现场还进行问答互动，回应了研发万亿模型规划、Diffusion架构看法、AGI模态作用等问题。
支付宝获得“AI领航杯”安全赛道一等奖，技术创新助力业务发展
近日，首届“AI领航杯”全国“人工智能+”应用与技能大赛“AI+安全”赛道落幕，支付宝AI4SDL研发安全体系建设项目获一等奖。“AI领航杯”推动人工智能产业发展，“AI+安全”赛道探索AI在安全场景创新实践。支付宝业务安全团队集成AI技术，建立AI4SDL安全体系护航业务。该体系在三个层面集成AI能力，实现全链路赋能；结合大模型双引擎，破解行业技术难题；构建智能运营体系，为多行业项目提供安全赋能，未来还将持续推动AI与安全融合。
协同创新！蚂蚁集团携手通明湖中心共筑泛在AI OS生态
2025年10月30日，2025通明湖论坛在北京经开区举办，蚂蚁集团受邀参加并出席通明湖中心战略升级发布仪式。通明湖中心旨在发挥北京OS厂商技术优势，推进泛在AI OS‘通明湖方案’落地。开幕式上，举行‘智能泛在操作系统首期项目’签约仪式，蚂蚁集团参与启动超级软件生产平台，为产业融合及升级提供支撑。该平台依托多方技术积累，聚焦基础大模型能力建设。此外，蚂蚁集团为新型操作系统内核提供关键技术，‘星绽’开源系统软件栈兼顾性能与安全。未来，蚂蚁集团将持续生态协作，助力培育新质生产力。
活动资讯｜以AI造梦 智绘未来
2025年由蚂蚁集团设计委员会等牵头的「2025支付宝AIGC视频设计创新大赛」落幕，大赛以「以AI造梦，智绘未来」为主题，用AI赋能视频创作。参赛作品远超预期，展示了技术可能与Z世代表达方式。文章公布了高校组和社会组获奖作品，如高校组一等奖《大葱话》、二等奖《假如？土豆统治火星》等；社会组卓越创新奖《故宫猫猫上班记》《珠响数清，商道畅行》等。最后指出当AI成为创意伙伴，视频边界将被打破。
大模型音频水印技术：用AI守护音频数据的“身份指纹”
随着生成式人工智能发展，合成音频广泛传播，给音频版权保护等带来挑战。传统音频水印技术有局限，大模型音频水印技术将水印嵌入过程集成到模型生成内部，提升了不可感知性和鲁棒性。文章介绍了音频水印技术的基本概念、核心指标及“不可能三角”，还介绍了传统音频水印技术。重点阐述了SynthID和AudioSeal两种AI水印技术的实现过程，AudioSeal在测试中实现高准确度嵌入与溯源检测。未来音频水印技术有标准化、抗对抗性攻击等趋势，它是构建AIGC生态系统的基石。
例行压测巡检-设计&实践
文章围绕例行压测巡检的设计与实践展开。该功能是自动化服务质量监控系统，核心价值包括智能发现、自动执行等。主要功能有自动巡检、智能通知等。介绍了业务流程和数据流转。功能架构含智能巡检、通知、执行引擎及自动过滤已压测数据模块，并给出技术要求和代码示例。展示部分业务功能页面。总结指出系统架构合理、数据准确、界面友好，团队管理完善；建议业务推广分阶段、重价值等，技术上实现标准化配置、数据监控等。
从反馈中学习：强化学习如何提升百晓生问答精准度
本文围绕强化学习提升百晓生问答精准度展开。先介绍百晓生作为智能问答产品，虽已取得一定成果，但在精准度提升上面临新挑战，强化学习是有潜力的优化路径。接着阐述PPO、DPO、GRPO三种强化学习算法特点。然后说明百晓生系统采用强化微调（RFT），即两阶段SFT + GRPO流程，设计了相似度奖励和重复惩罚两个奖励函数进行训练。效果评估显示，RFT使问答准确率达94.05%，解决了重复生成问题，缩短生成时长，提升了生成稳定性。最后指出RFT有显著优势，未来可设计更精细奖励函数、探索多模态任务应用。
「基于智能体的企业级平台工程」建设完美指南
文章指出智能体正从实验室走向企业级编排，传统平台工程面临变革。基于智能体的平台工程需让AI智能体在企业数字生态中协作运行。文中重新定义其本质，包括从‘黄金路径’到‘智能体网络’演进等；介绍七大核心架构基座；借鉴LangChain等框架经验；提出从试点到规模化的四阶段实施路径；还提及评估、成本、信任、组织转型等挑战及应对策略。最后展望未来，如‘智能体工厂’‘智能体互联网’和主动式智能体等，强调以体验为中心构建平台，放大人的价值。
脑机接口入列 “十五五” 未来产业，五大判断解码行业格局
中共中央新闻发布会指出脑机接口纳入“十五五”未来产业，标志其上升为国家战略。岩思类脑人工智能研究院认为有五个方向重塑行业格局：非侵入式与侵入式脑机接口界限被重新定义，前者将成消费与康复级应用主战场；行业壁垒从设备硬件转向数据与算法，数据质量和算法泛化能力决定竞争；脑机接口与智能硬件融合将带来交互革命；它还是AI研究反哺引擎，推动其迈向类脑智能；脑数据大规模采集使伦理、安全与监管成产业基础设施，需建立治理体系。脑机接口意义在于探索智能，要把握现实趋势。
陈天桥在AIAS上提出：发现式AI而不是生成式AI是AGI的标准
2025年10月27 - 28日，AI驱动科学研讨会在美国旧金山举行，陈天桥发表主题演讲。他指出人类通过科学发现和技术发明实现进化，AI for Science应助力人类进化，其终极价值是帮人类发现未知。他提出“发现式智能”才是真正的通用人工智能，与其他智能定义不同。当前AI发展有规模和结构两条路径，规模路径有天花板，结构路径需关注“大脑的时间结构”，包括神经动力学、长期记忆等五种核心能力。陈天桥为年轻人提供算力、办公室等资源，鼓励他们从结构方向探索能“发现”的智能。
Claude Code 核心：深度介绍 MCP+Agent+斜杆命令+Hook 一文通！
本文深度介绍Claude Code核心功能。它是Anthropic公司2025年发布的终端智能编程助手，核心为Slash Command、Agent/Subagent、MCP、Hook，可打包成插件。快速使用方面，介绍交互和任务执行方式、注意事项、命令及配置。MCP服务可通过命令管理，有多种类型服务器。Agent可安装、创建，使用时交互触发或用/agents管理。Slash Command能解决重复输入等问题，可自定义。Hook在特定节点执行自定义命令，需注意安全。还列举常用Agent和MCP集合特点及功能。
提速 40% | Entri 借助 Android Studio 中的 Gemini 全面提升开发效率
Entri为印度超1500万用户提供在线学习体验，为紧跟AI进展，采用Android Studio中的Gemini提升开发效率。Gemini可从效果图生成Compose界面代码，将构建时间缩短40%，还能快速实现原型设计。它能加速实验进程，让团队更快推出新功能。此外，它集成在开发环境中，减少任务场景切换，帮助调试崩溃。开发者还能用其开展个人项目，将工作重心转向创新。
科普：今年各大厂都在跟进的智能眼镜是什么？为什么它突然就成为热点之一？它是否是机会？
文章科普智能眼镜，指出今年小米、Oppo等大厂纷纷进军该领域。原因在于AI成熟度高、AR场景支持成熟、国外有成功案例。目前Meta在全球智能眼镜和AR领域领先，2025年全球智能眼镜市场出货量预计增长。智能眼镜光学方案分“光波导”和“鸟浴式”，显示渲染方案多样。主流方案有LCoS + 反射式光波导、Micro - OLED + Birdbath、MicroLED + 衍射式光波导等。其发展受电池续航、功耗和价格限制，App多为纯原生开发，未来发展前景可观。
Flutter 也有类 React Flow 的节点流程编辑器，快来了解下刚刚开源的 vyuh_node_flow
文章介绍了刚开源的 Flutter 节点编辑器 vyuh_node_flow，它基于 MIT 许可，类似 React Flow。可实现可视化编程、工作流编辑等。支持全平台，有大量开箱即用功能，如高性能渲染、响应式主题等。其设计使用 MobX 管理状态，分层渲染，有可定制节点和连接线等。API 较复杂，核心有 NodeFlowController 等。运行库示例显示使用不复杂。实现原理围绕 NodeFlowController 管理状态，通过 NodeFlowEditor 渲染和交互。还采用多种策略提升性能，虽缺复杂图形自动布局算法，但可用性成熟，适合可视化流程编辑场景。
SPM 系列三、开发 Swift Package 还在频繁打 tag？这招省一半时间
文章围绕开发 Swift Package 时切换到本地依赖展开。指出传统通过版本号引用在开发时流程繁琐，需频繁打 tag。介绍了在 Xcode 中切换到本地依赖的操作方法，即选中项目文件，切到 Package Dependencies 标签，删掉原 Package 并添加本地文件夹。以维护网络库 MyNetwork 为例，说明克隆、切换依赖、直接开发及切回版本依赖的过程。还提及处理多个 Package 可建统一文件夹，要注意路径和 Git 管理问题，并给出写切换脚本和开两个 Xcode 窗口的小技巧，旨在提高开发效率。
Swift 终于能写 Android 应用了，苹果这波操作绝了
2025年10月24日，苹果推出Swift SDK for Android预览版，意味着Swift可用于开发Android应用。这并非苹果临时决定，Swift社区的Android工作组多年努力终有成果。Swift发展迅速，应用覆盖面不断扩大。获取SDK有三种方式，官方提供指南。swift - java项目能实现Swift和Java互调。目前处于测试阶段，生产环境勿用。对开发者而言，若会Swift，可提高代码复用率；对苹果来说，能扩大Swift生态。不过短期内难有大量公司采用，已有iOS应用想拓展到Android的公司可考虑。
折腾了两小时，终于把 Swift 跑在 Android 上了
文章是 Swift 在 Android 上运行的实战教程。先介绍准备工作，需安装主机工具链、Swift SDK for Android 和 Android NDK 且版本要匹配。接着说明各工具安装方法，主机工具链用 swiftly 安装特定版本，Swift SDK for Android 用 swift sdk 命令安装，Android NDK 下载后关联到 Swift SDK。然后通过 Hello World 示例，展示本地编译、编译到 Android 不同架构及在设备上运行的步骤。最后提醒注意版本对应、路径设置和打开 USB 调试，还指出后续可参考官方仓库打包成 .apk。此方法适合有 iOS 项目团队复用业务逻辑。
用 Cursor 写 iOS 的技巧，效率直接翻倍!
文章分享用 Cursor 开发 iOS 项目的经验。相比 Xcode，Cursor 有 AI 代码补全智能、内联编辑方便等优势，但需付费。开发前要安装 Xcode Build Server、xcbeautify、SwiftFormat 等必备工具，在 Cursor 里安装 Swift Language Support 和 Sweetpad 扩展并生成 Build Server 配置。配置好后可在侧边栏 Sweetpad 标签页构建运行项目，按 F5 调试。常用 AI 功能有 Cursor Tab 自动补全、Inline Edit 重构代码、Chat 面板问问题、Agent 模式大规模重构。不过使用中存在依赖解析不准、内存占用高、无法用 Interface Builder 等问题。作者建议写逻辑用 Cursor，调试复杂问题、改 UI 用 Xcode，批量重构用 Agent 模式。
I Built the Same App 10 Times: Evaluating Frameworks for Mobile Performance
作者为团队选择移动应用框架，从最初对比三个框架扩展到十个。通过构建相同的看板应用，对比各框架性能。结果显示，下一代框架（Marko、SolidStart、SvelteKit 等）FCP 达 35 - 39ms，远快于 Next.js 的 467ms。Marko 等框架在包大小上优势明显，如 Marko 压缩后仅 28.8kB，是 Next.js 的 1/6.36。不同框架架构不同，MPA 框架每页 JavaScript 少，SPA 框架则需提前加载路由和运行时。作者建议根据项目需求选择框架，如追求最小包选 Marko，从 React 迁移选 SolidStart 等，还强调了构建高性能移动网页应用的重要性。
Building a Layered Zoom Scroll Effect with GSAP ScrollSmoother and ScrollTrigger
本文教你用GSAP的ScrollSmoother和ScrollTrigger插件重现Telescope网站平滑分层缩放滚动动画。先介绍了构建浮动图像网格，包括HTML结构、样式设置，用ScrollSmoother和ScrollTrigger实现动画；接着聚焦主视觉和分割文本，通过CSS变量控制图像缩放和文本移动；最后添加分层缩放和深度效果，利用重复背景图像和蒙版，结合缩放、模糊动画完成效果。最终实现自然且视觉上吸引人的分层滚动效果。
What I learned porting Mastro from Deno to Node.js
作者分享将 Mastro 从 Deno 移植到 Node.js 的经历。Mastro 最初仅在浏览器和 Deno 运行，因 Deno 标准库丰富、支持 Web 标准和 TypeScript。随着 Bun 和 Deno 2.0 支持 Node.js 兼容，作者考虑移植。移植时，移除 Deno 命名空间函数，用 Node.js 等效函数替换；因 Node.js 不支持 Request/Response API 和 HTTP 导入，分别用 @remix - run/node - fetch - server 包和重组代码解决。作者还对比 NPM 和 JSR 包注册表，最终将 init 脚本移至单独包发布到 NPM。作者认为若重新开始多引擎项目，会多用 Node.js 内置功能，但对此次移植结果满意，也希望读者避免一些陷阱。
Building a Translation Demo with the Chrome Built-in AI APIs
本文作者深入介绍 Chrome 内置的翻译和语言检测 API，并构建演示。作者创建含多语言产品评论的电商页面，利用 API 实现本地翻译。语言检测 API 能本地检测文本语言，翻译 API 可在检测语言后进行翻译，首次翻译需下载模型。作者还分享实践经验，如检测速度快、模型下载仅一次、要渐进增强等，强调这些 API 为隐私优先翻译、离线多语言应用等带来可能，构建 UI 应优雅降级。
AI Frontend Generator Comparison: Claude Code vs v0 vs Cursor vs Replit
文章对比Claude Code、v0、Cursor等AI前端生成工具。作者假设未来前端开发可由AI完成，以构建Speakit应用为实验，从客观和主观指标评估工具。客观指标涵盖性能、代码质量等；主观指标包括开发体验、迭代速度。结果显示，各工具默认采用相似技术栈，认证和登录功能是短板。工具分生产力增强、重构专家和原型生成三类。作者建议日常提效选Copilot或Claude Code，重构选Cursor，从头构建或原型设计选v0，同时指出评估存在测试时间、工具发展和主观判断等局限。
How To Build a Serverless API With Bun and Hono
文章介绍了如何用Bun和Hono构建无服务器API。先指出Node.js虽常用，但新的运行时Bun可解决其部分问题，Hono是轻量超快的Web框架。对比Node.js和Express、Deno和Oak，Bun和Hono组合有速度快、设置简单、支持TypeScript、对无服务器友好等优势。接着说明构建简单无服务器API的步骤，包括安装Bun和初始化Hono项目，构建index.ts文件（涉及导入初始化、设置CORS、创建内存存储、构建路由）和test.html文件，最后介绍运行应用的方法，运行bun run src/index.ts并在浏览器打开test.html即可。
文章围绕URL作为状态容器展开。作者从自身使用PrismJS的经历，引出URL可存储状态的观点。指出URL不仅是技术地址，更是UI和状态容器，具备共享、书签、浏览器历史、深度链接等优势。介绍了URL各部分编码状态的方式及常见查询参数模式，列举了PrismJS配置、GitHub、谷歌地图等URL作为状态容器的实例。给出前端工程中适合和不适合放入URL的状态类型，还介绍了用原生JavaScript和React实现URL状态管理的方法。阐述了URL状态管理的最佳实践、作为契约的作用、缓存和性能优势、版本控制等，同时指出避免“内存中状态”单页应用、敏感数据、命名不一致等反模式。强调好的URL设计价值巨大。
DocReward：让智能体“写得更专业”的文档奖励模型
本文介绍微软亚洲研究院等提出的文档奖励模型DocReward。近年智能体化转型发展，传统软件向智能体转型重要。现有研究多关注文本内容，忽视文档结构与样式。DocReward专注评估文档结构与样式专业性，为智能体生成文档提供优化信号。团队构造含11.7万对文档的DocPair数据集训练模型。实验显示，DocReward在偏好准确率评测中超越强基线，在文档生成改进实验中胜率显著高于随机选择和GPT - 5，样例分析也验证其能捕捉文档结构与样式差异，为办公软件智能体化转型提供支持。
当工业知识遇上PIKE-RAG：昕诺飞客服效率跃升背后的技术突破
文章介绍昕诺飞与微软亚洲研究院合作，用PIKE - RAG技术提升客服效率。传统RAG系统在照明场景有局限，如产品知识体系复杂、迭代周期长、准确率待提高。PIKE - RAG优势明显：能深度解析多模态文档，实现端到端知识闭环，进行动态任务分解与多跳推理，使知识库管理系统回答准确率提升12%。此外，它泛化能力强，可自我进化、模块化架构、适配领域思维模式，在多领域提升问答系统准确度，为工业知识管理智能化转型提供助力。
社区供稿丨Hugging Face创始人 x 小红书技术副总裁：关于开源、AI与技术人成长
今年1024程序员节，小红书举办直播，技术副总裁凯奇、语音模型技术负责人风龙与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf就技术、AI与未来深度对谈。对话围绕AI Coding成基础能力、开源是技术发展核心引擎、实现有「活人感」的AGI有挑战三大观点。嘉宾认为开源推动技术前进，小红书开源多个模型让开发者和中小企业共享红利；AGI发展有瓶颈，实现尚需时日；小红书引入「人文训练师」让AI交互更自然；技术人核心竞争力转向「定义问题」和「框架性解决」能力，AI也让非技术人能实现想法。
Web 开发指向标 | Chrome 开发者工具学习资源 (四)
文章围绕 Chrome 开发者工具的无障碍功能展开。先介绍该工具可助开发者即时改页面、诊断问题。接着说明适用开发者特征，旨在帮其发现检查网页无障碍功能的工具。阐述确定网页可访问性的两个问题及对应解决办法。介绍审核网页无障碍功能的操作步骤，可使用 Lighthouse 面板或 aXe 扩展程序。还提及用设备工具栏测试内容重排布局，以及“无障碍”“渲染”标签页的使用方法，如查看无障碍树、ARIA 属性、计算无障碍属性，模拟多种 CSS 媒体功能等，最后能自动发现并修复低对比度文本问题。
【今晚开播】社区说｜端侧 AI 技术会: 从 Web 到 Android 的智能革新
2025年10月30日19:00 - 21:00将举办社区说端侧AI技术会，由成都GDG社区举办。三位一线技术专家分享谷歌端侧AI技术在移动和Web开发集成成果，涵盖利用Chrome内置AI与模型为Web注入智能、用Gemma 3n在安卓实现卡路里识别、AI Agent在安卓GUI自动化架构设计等内容，为不同开发者提供端侧AI集成方法，助力构建智能应用体系，直播可通过链接或扫码预约，还有与专家互动机会。
云上技术汇 | 用 BigQuery 数据科学智能体，零代码构建销量预测模型！
文章介绍了 Google Cloud 的 BigQuery 数据科学智能体。指出数据清洗、特征工程、模型调试等重复性工作耗费时间，而该智能体可听懂自然语言指令，自动完成从规划、执行到错误修复的全流程，帮用户从代码中解放，实现业务问题到数据洞察的高速转化，还提到本期视频会深入讲解其如何构建销量预测模型。
解锁自主化业务：如何用新兴技术重塑增长与效率？
首席信息官及高管推动企业数字化转型多年，数字化业务成常态，需新方向。很多IT项目战术化，跟风部署人工智能生产力有提升但战略价值未显。Gartner将举办免费研讨会探讨自主化业务，分析其模式与挑战，助首席信息官和业务领导者把握机遇推动企业成长。会议将解析自主化业务定义、着手方法及未来前景，时间为11月11日上午十点，主讲人是研究副总裁Arnold Gao，提供二维码和点击‘阅读原文’两种报名方式。
Agent智能体元年的阵痛与跃迁
2025年被认为是“AI智能体元年”，Agent走向大众市场，但部分爆款产品遇困境。原因包括厂商‘Agent Washing’、定价不明、效率提升不显著等。建议提升用户交互体验，嵌入治理框架和安全机制。今年智算一体机受关注，其与全栈生成式AI集成可推动Agent发展，行业也在解决模型幻觉问题。金融行业应用AI有潜力，但面临预算、人才与规划挑战，金融机构正从技术、数据治理等方面应对。AI在银行业已创造价值，应用正从‘工具’向‘代理’演进，Gartner预计未来代理型AI市场将变革。
Gartner谈中国AI创新，To C端“超级APP”已现雏形
Gartner高级首席分析师费天祺谈中国AI创新现状与趋势。中国AI从学术到应用全方位突破，在医疗、制造、消费等领域广泛落地，科研实力距全球第一差距缩小。中国引领全球开源AI生态，开源模型表现优异。企业追求资源效率最大化，探索高性价比发展道路。数据飞轮驱动AI持续进化，在新能源汽车、企业内部发挥重要作用。不过，中国AI全球化面临地缘政治、商业模式不成熟等挑战。未来ToC端微信、抖音等有望成超级APP，ToB需更长时间孵化，开放创新、资源效率与数据飞轮将推动其持续发展。
Gartner：三大能力推动中国AI创新能力走在全球前列
近年来中国AI技术发展，国际关注度提升。Gartner认为中国AI创新领先，得益于三大能力。一是开放开源，开源模型有高度可定制化等五大优势，中国在开源生成式AI生态建设领先。二是资源利用率高，中国模型在Token消耗成本低，AI“一体机”简化部署流程，提升资源利用效率。三是数据飞轮效应凸显，数据成核心竞争力，中国构建数据飞轮有优势，还在数据治理等方面开展工作。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
文章是《实战·Agentic 上下文工程》上篇，介绍了上下文工程。提示工程进化为上下文工程，斯坦福等团队提出 Agentic Context Engineering（ACE）方法。因 LLM 输出有不确定性，需要上下文工程保证“营养搭配”。上下文工程是设计并实施 LLM 有限 RAM 的管理机制，要关注结构性问题与工程方法。常见策略有分区隔离、用 RAG 装备知识等。ACE 不用微调让智能体自我成长，通过“策略手册”不断演化。其由策略知识库、生成器、反思器、策划器协同工作，形成学习闭环，让智能体不断学习成长。
