无极低代码推出"前端多模态智能"方案，让AI不仅能生成文本，还能在聊天窗口嵌入可交互的页面片。通过预置组件或动态生成UI，用户可直接修改内容并确认操作，既提升效率又保留控制权。平台提供四步配置方案，支持快速集成业务专属AI助手。该方案与MCP协议形成互补，以可视化交互增强复杂任务处理能力，已在邮件发送、数据展示等场景验证效果。

AI Infra正经历硬件与软件的双重革命。GPU取代CPU成为核心，算力暴涨但面临"AI大型机"集中化挑战。PyTorch框架简化了模型开发，但训练大模型仍需应对显存不足、分布式计算等难题。推理环节则需优化吞吐与延迟，CUDA Graph和KV Cache等技术成为关键。从传统架构到AI系统，工程师的方法论依然适用，只是战场转向了GPU。

AI Agent的发展基于第一性原理，从基础认知到复杂协作逐步进化。图像识别借鉴人类视觉分层机制，推动深度学习突破。Agent协作经历手艺人、工作室、流水线等阶段，最终形成现代企业级智能协作网络。未来Agent将更自主、多模态、少指令，通过数据共享实现自我进化，在医疗等高价值领域潜力巨大。技术爆发往往非线性，各阶段协作形态都有其存在价值。

RAG技术从基础到智能化的演进，涵盖了Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构。每代架构通过模块化设计、智能体协同等创新，解决了知识更新、语义对齐和复杂任务处理等关键问题，为LLM应用落地提供了重要参考。RAG系统的模块化与Agent化设计，提升了灵活性与扩展性，适应了多样化的业务需求。

太极Angel-HCF团队通过PD分离、EP并行优化和多层MTP技术，将DeepSeek模型的推理性能提升至15800+ tokens/s。针对Prefill和Decode阶段的不同特性，团队采用差异化并行策略，优化KV Cache传输与负载均衡，并结合Hopper架构特性进行深度优化。此外，通过改进MTP采样方法和训练多层MTP权重，进一步提升了推理效率。

AIGC、Agent和MCP是AI领域的热门技术。AIGC利用大模型生成多模态内容，如文本、图像等；Agent通过Function Call模型实现自主决策，执行复杂任务；MCP则标准化了LLM与外部工具的集成，提升开发效率。三者相辅相成，推动AI从生成内容到执行任务的全面进化，为开发者提供更强大的工具和平台。

支付系统在电商中至关重要，连接消费者、商家与金融机构，管理支付数据并调用第三方平台接口。其发展阶段从封闭独立到开放服务，关键作用包括支付处理、安全保护、支付方式管理、订单结算及退款支持。高效安全的支付系统对电商运营和用户体验不可或缺。

GPU从图形处理器转型为通用计算（GPGPU），通过CUDA编程模型实现大规模并行计算。CPU/GPU异构架构中，CPU负责任务调度，GPU执行并行计算。GPU的硬件架构包括SM、Warp、Core等单元，SIMT模型隐藏了底层SIMD的复杂性，提升计算效率。GPU在AI基础设施中发挥核心作用，尤其适合处理数据密集型任务。

本文深入剖析了一个运行十四年的低代码平台设计历程，展示了如何通过业务抽象、架构思维和复杂系统处理能力，打造出高效、灵活的核心业务系统。平台通过数据对象、业务逻辑和查询的模块化设计，实现了快速迭代和性能优化，适应了零售业的多样化需求，证明了低代码在复杂应用中的强大潜力。

悟空AI Agent在LLaMA-Factory项目中挖出高危0day漏洞（CVE-2025-53002），通过多智能体协作精准定位不安全的反序列化操作。官方迅速响应修复，在torch.load()中强制启用weights_only参数阻断攻击。该漏洞CVSS评分8.3，攻击者可借恶意文件实现远程代码执行。AI自动化审计展现高效漏洞挖掘能力，推动安全防御智能化升级。

内存优化是性能优化的关键一环，尤其在手游3A化趋势下压力倍增。文章从增量与存量优化切入，强调早期框架与美术标准的重要性，并分享了测试流程、工具链开发与数据分析方法。通过阶梯式数据（总-分-细分）定位问题，结合XCode、Unity工具链实现精准优化，包括资源LOD、字符串转ID、禁用图集读写等实战技巧，最终形成"测试-分析-解决"闭环。

本文深入探讨了如何优化Android平台下UE游戏包的大小与内存占用。通过压缩NativeLibs、优化代码体积、禁用不必要模块、控制编译优化、启用LTO及剔除导出符号等策略，显著减小了APK文件与运行时内存。同时，针对资源裁剪提出了具体优化方案，如剔除第三方组件冗余文件、优化PAK资源与DirectoriesToAlwaysStageAsNonUFS配置，最终实现APK大幅瘦身，提升了分发效率与用户体验。

Redis是一个高性能的内存数据库，支持多种部署模式，包括单机、主从复制、哨兵和集群模式。其核心组件包括事件驱动引擎、命令处理层、内存管理和持久化模块。Redis通过事件驱动模型处理客户端请求，命令执行流程包括连接建立、命令解析、执行和响应发送。Redis 6.0引入多线程IO，进一步提升性能。

MCP协议是大模型的"USB接口"，统一了AI与外部系统的交互标准。它通过工具、资源和提示词三大核心组件，让大模型能调用实时数据、执行操作，解决"光说不做"的痛点。协议采用JSON-RPC 2.0消息格式，支持STDIO/SSE/Streamable HTTP三种传输方式，既简化开发又提升扩展性。这波操作直接终结了AI生态的"充电协议混战"，为行业协作铺平道路。

支付系统是电商平台的核心，涵盖支付处理、资金结算、订单管理等功能。其架构包括支付网关、交易系统、清结算系统等模块，需确保高效安全。交易系统优化需关注业务校验、并发处理等环节。对账系统则负责数据比对，支持明细与汇总对账，确保财务准确性。设计支付系统时，需注重监控与稳定性，以应对复杂业务场景。

一念LLM 0.6.0版本发布，支持DeepSeek模型和分布式推理，采用流水线并行（PP）技术，跨机通讯量降低98.3%，吞吐达9084 tokens/s，比开源框架高48%。通过显存精细化管理，kv-cache可用显存增加137%，支持多batch并发执行，优化了GPU资源利用。未来将继续探索DP/EP和PD分离技术，进一步提升性能。