知鸦日报2025-12-12

AI正重塑泛前端领域：图形界面（GUI）向自然语言交互（LUI）迁移，企业服务模式从网页转向API交付。程序员需从代码实现转向创新思考，通过提示词工程、AI Agent等新技术提升竞争力。前端架构需适配无页面化趋势，核心壁垒在于性能优化与体验设计。抓住AI浪潮的关键是升级思维模式，将技术积累转化为智能交互设计优势。（139字）

阿里妈妈搜索广告团队创新推出GFlowGR、NEZHA和VALUE三大技术，解决生成式召回中的价值差异化建模、实时推理延迟和语义质量平衡难题。GFlowGR通过GFlowNet框架实现商品价值精准度量，NEZHA采用轻量解码架构达成毫秒级响应，VALUE则结合加权Trie树兼顾语义与商业价值。这些技术已在阿里妈妈搜索广告主场景全量上线，带来大盘营收显著提升8%。

为提升行情数据安全性，protobuf结合加密二进制传输成为优选。相比json，protobuf在包大小、反爬、安全性及性能上优势明显，尤其适合大包传输。虽开发复杂度增加，但通过避免长随机字符串等优化，可进一步提升效率。实际测试表明，protobuf在行情推送中表现优异，性价比较高。

大语言模型训练中，激活值显存开销随序列长度二次方增长，成为核心瓶颈。细粒度激活卸载方案通过模块级卸载、计算-卸载重叠、全场景兼容设计，优化内存与性能平衡。实验显示，该方案在DeepSeek-V3等模型上以1%-2%吞吐损失换取10%-35%内存收益，或保证极致内存收益同时提升7%-10%吞吐性能，为千亿级模型、长序列训练提供高效内存解决方案。

ACoder平台通过多模型协作，解决了AI Coding在垂域知识传递、研发全链路提效及架构腐化等核心挑战。其DeepDiscovery技术增强了大模型对大规模工程的理解能力，实现了代码生成的高效与精准。平台在鸿蒙开发中提效显著，推动研发模式向AI驱动转型，提升了代码理解与生成的协同效率。

大型语言模型推理中，KVCache机制通过缓存历史Key-Value对提升效率，但在智能体推理场景下面临状态膨胀、跨轮次持久化缺失和多任务缓存孤立等挑战。阿里云Tair KVCache团队与合作伙伴构建了多级KVCache Offloading和全局共享方案，显著提升了缓存命中率和推理性能。SGLang HiCache技术通过分层缓存管理，突破了显存容量限制，实现了高效的KVCache卸载与预取，为长上下文和高并发推理提供了坚实基础。

大语言模型在电商领域的应用展现了显著优势，通过构建个性化生成式推理模型，深入分析用户属性、搜索词和行为序列，精准推断用户意图并生成商品推荐。优化方案从语义ID、PreSFT和SFT三阶段入手，提升模型表现。实验结果显示，成交笔数和金额均有增长，验证了生成式召回范式的潜力。未来将探索双LLM架构和RL技术，进一步提升模型能力。