知鸦日报2025-09-11

Vibe Coding 通过自然语言驱动代码生成，提升开发效率，适合个人项目和原型开发。企业项目需谨慎，及时修正AI生成的代码。使用高质量模型和Prompt，分阶段对话，优先Agent模式，指定技术栈和代码模板，分块完成开发，Review AI代码，确保代码质量。Vibe Coding 在良好规则下，能显著提升效率，但需建立质量管控机制。

多模态大语言模型在文档问答任务中面临理解挑战，传统无结构OCR输入导致注意力分散。通过结构化输入方法，保留文档层次与空间关系，显著提升模型性能。实验验证，结构化输入在复杂图表任务中效果尤为突出，为智能文档处理提供高效解决方案。

Hessian作为Java生态中的高效二进制编解码器，专为Java优化，支持泛型、多态等特性。其核心机制通过对象图遍历和编码协议实现对象与字节流的转换，利用数据块标签、重复对象复用、数据压缩等技术提升效率。Hessian在处理小整数、字符串和POJO时，通过内联、分段和复用策略，显著减少冗余数据，提升编解码性能，是Java RPC场景下的稳健选择。

转转首页推荐通过构建跨品类商品搭配pair对，利用大模型进行标注打分，提升商品搭配效率。首先，根据用户行为收集pair数据，并分为高频、中频、低频三类进行处理。随后，通过大模型从品类、颜色等维度评估搭配性，并设计prompt优化打分效率。为解决大模型上线耗时问题，采用Qwen 7B微调和bert蒸馏技术，最终上线后显著提升了商详到达率。未来将优化商品属性粒度，并探索新用户搭配策略。

腾讯优图实验室通过前沿RAG技术，解决了信息爆炸时代下数据检索与生成的难题。其全栈解决方案涵盖了语义检索、结构化表检索和图检索，突破了传统局限。通过多阶段训练、精细化数据工程和多任务均衡配置，大幅提升了Embedding和Reranker模型的性能。自研的GraphRAG框架在构图效率和复杂推理上取得突破，推动了产业智能化升级。

2023年是大模型元年，但真正被记住的模型不多。2024年技术与应用驱动下，大模型发布数量激增，2025年DeepSeek爆火，模型竞争白热化。面对众多SOTA模型，企业和开发者如何选型成难题。评测方法、数据集和指标的选择至关重要，需结合业务实践进行综合评估，避免盲目追逐最新模型。

本文探讨了如何通过AI赋能提升前端开发效率，特别是在手淘搜索“长颈鹿”场景下的实践。作者构建了结构化研发知识库，结合项目级编码规范与RAG技术，实现AI在组件开发、埋点集成等环节的高效协同，显著缩短开发周期，提出“AI编程即上下文工程”的核心理念，展望知识驱动AI自动编码的未来方向。

AI语音拟人化技术通过ASR、智能打断和TTS三大核心模块，解决了传统客服效率低、成本高的问题。ASR提升语音识别准确率，智能打断实现自然对话，TTS赋予AI人性化声线。三者的协同优化，让AI客服更接近真人交互，显著提升用户体验和服务效率，助力企业降本增效。未来，技术将进一步突破，迈向更加智能化的语音交互时代。

AI赋能Unreal开发新范式：创作者主导的认知驱动工作流。通过品位与意图把控方向，AI工具链实现全流程加速——从策划案生成、2D/3D资产制作到代码编写与叙事设计。关键突破在于用Unreal静帧引导AI视频生成，解决角色一致性难题，并构建因果叙事框架平衡创作意图与玩家自由度。一个月完成融合轨道射击与动态对话的复杂原型，展现AI作为创意放大器的巨大潜力。