browser-use是一款AI浏览器自动化框架，通过精巧的prompt设计和多种Message类型组合，高效完成在线任务。它利用LangChain工具，系统提示（SystemMessage）约束AI行为，人类消息（HumanMessage）传递任务信息，AI消息（AIMessage）响应指令，工具消息（ToolMessage）拓展功能。其结构化输出和上下文感知对话，为AI大模型交互提供了优秀实践。

探索了FLUX.1-dev模型在原生2k分辨率图片生成上的微调经验。通过超清图片微调和多分辨率混合训练，解决了位置编码外推和细节缺失问题，提升了模型生成超清图片的质量。微调后的模型在发丝、眼睛等细节上表现优异，兼容社区LoRA，未来将拓展更多艺术风格和高质量打标，进一步提升美学性和人物质量。

这篇教程教你用Java打造一个极简ReAct Agent，通过200行代码拆解"思考-行动-观察"的循环机制。以补货审批场景为例，演示Agent如何解析用户需求、调用工具链并动态响应，两次对话触发4次大模型调用的过程尤为精彩。核心在于用代码实现ReAct的决策闭环，适合开发者动手实践AI决策逻辑的底层原理。

Qwen3-Embedding是阿里通义实验室推出的新一代文本嵌入模型，支持多语言和灵活维度定制，在语义搜索、推荐系统等场景表现优异。通过PAI或百炼平台可快速部署，支持微调定制，相比大模型延迟更低、成本更优。实验显示其响应速度达毫秒级，成本仅为LLM的1/4，适合高并发场景。提供缓存、降级等工程优化方案，助力开发者高效构建智能应用。

本文通过房价预测的实例，详细讲解了从需求分析到模型部署的完整机器学习开发流程。包括数据收集、特征工程、模型选择与调优等关键步骤，帮助开发者理解如何使用Python及相关库构建和优化回归模型。最后，介绍了模型部署与监控的方法，为实际应用提供了指导。

AI学习从基础概念开始：人工智能（AI）模拟人类决策，机器学习（ML）从数据中提取规律，深度学习（DL）利用神经网络处理复杂任务。大模型参数庞大，依赖海量数据训练。监督学习通过标签预测，无监督学习挖掘数据潜在结构。特征工程优化数据质量，向量化和Embedding将文本转为数值向量，便于模型处理。强化学习通过试错优化策略。后续将深入模型训练和Transformer架构。

Cursor编程助手凭借强大的交互能力和精准的代码理解，成为开发者新宠。其0.50版本更新后，统一了计费机制，引入MAX模式，要求用户更高效利用。建议通过多对话框、任务拆解、对话引用等技巧提升使用效率，并合理配置Cursor Rules以优化开发流程。注意避免Cursor的常见问题，如无法读取jar包、偷懒等，确保代码质量。

1688通过AI技术重构电商体验，打造找挑一体化智能导购系统。该系统突破传统搜索限制，利用大模型精准理解用户需求，结合多模态商品解析与智能推荐算法，实现从搜索到决策的无缝衔接。通过ReACT模式优化检索流程，AI导购助手可3轮对话内完成需求匹配，准确率超90%。未来将向Agent自动化和端到端模型方向演进，持续提升购物效率与体验。

小编分享了一种基于大语言模型（LLM）的Web应用漏洞自动化检测方案。通过集成MCP Server与BurpSuite，LLM能够智能分析流量、插入payload并判断漏洞。相比传统扫描器，LLM在覆盖率和准确性上更具优势，但面临token限制、报文格式等问题。尽管速度较慢，该方案在SQL注入等漏洞检测中展现了潜力，为现代Web安全提供了新的解决思路。

本次故障因应用启动时未有效校验核心依赖模块初始化异常，导致请求处理中抛出无法捕获的错误，中断流处理并阻塞线程，耗尽HSF线程池，使服务不可用。排查发现，网络超时导致富二方包启动失败，核心类初始化错误未被捕获，订阅方无限等待卡死线程。修复措施包括启动时强校验核心模块、捕获Throwable异常及设置合理超时时间。

AI技术应用进入“人人都是AI工程师”时代，三种模式——Embedding、Copilot、Agents——分别对应不同业务场景。Embedding模式通过提示词工程实现简单任务；Copilot模式借助WorkFlow和Function Calling处理复杂流程；Agents模式则具备自主规划能力，结合ReAct和Plan范式解决动态任务。未来，AI工程师将主导开发模式，推动技术创新与业务增长。

ROLL框架专为大规模语言模型优化设计，通过灵活的奖励与环境系统、智能样本-奖励路由等核心特性，显著提升模型性能。其模块化设计与高效资源管理，支持从单卡到大规模GPU集群的训练，适用于人类偏好对齐、复杂推理等多场景，为用户提供了高效且易用的强化学习开发体验。

架构设计的本质在于平衡形式、功能与概念的关系，核心是构建敏捷可复用的业务平台。银行业架构网络BIAN展示了标准化与解耦的价值，而最小企业架构则强调聚焦关键问题，避免过度设计。程序员需掌握底层思维，从逻辑推理到结构化思考，以领域模型驱动设计。技术领导力要求既懂战略又抓细节，用极简方案解决复杂问题，持续演进才能应对不确定性。

本文介绍了基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障中的应用。通过自然语言驱动的测试用例、动态元素定位、执行回放与自适应更新等机制，解决前端测试自动化率低、维护成本高的问题。框架结合Playwright、pytest等技术，提升测试效率与稳定性，助力快速迭代环境下的质量保障。

基于OpenAPI和AI coding技术，我们实践了上云智能体的构建方案。通过加工阿里云openAPI数据，利用LLM生成代码并自主决策执行，减少幻觉，提升任务正确率。该方案在多轮迭代中逐步满足用户需求，有效解决API选择和参数推理问题，为上云场景提供智能化解决方案。

AI+地图的创意实践：用Cursor和高德MCP快速打造杭州美食地图。从模糊查询到精准定位，AI自动抓取餐厅信息并生成交互式地图，支持分类筛选和智能推荐。开发仅耗时3-4小时，主要精力花在素材搜集和样式微调。项目突显AI提效优势，让灵感冒险快速落地成真。源码已开源，轻松改造即可复用。