腾讯广告审核团队探索AI Code新范式，通过技术规范+模板化+MCP工具集成，提升编码效率。AI生成代码采纳率达50%以上，研发时长减少30%。该范式强调技术方案与Prompt的标准化，结合AI自我总结，确保代码质量与可维护性，已在审核中心全面推广，未来将打通全链路协同，实现端到端一站式研发。

AI正成为设计师的超级助理，助力高效完成设计全流程。以乐业贷活动海报为例，AI从需求拆解到创意发散，再到元素生成和细节优化，大幅提升效率。设计师得以从重复劳动中解放，专注创意决策和情感适配。AI并非替代设计师，而是让设计回归核心价值，用创意传递情感，契合商业需求。拥抱AI，让设计师轻装上阵，稳稳拿捏设计需求。

本教程提供了一套高效的学术插图绘制方法，将复杂任务拆解为逻辑构建与视觉渲染两个环节。通过LLM的逻辑推理能力指导绘图模型，生成符合顶刊标准的学术插图。教程详细介绍了从逻辑构建到绘图渲染的具体步骤，并提供了进阶技巧和注意事项，帮助用户从“可用”到“完美”地完成科研插图绘制。

光大银行推出“问数”智能分析工具，融合AI大模型与BI可视化技术，实现对话式数据问答。该工具采用Text2DSL技术路线，支持用户对已有报表数据指标的问答场景，通过知识召回、提示词工程、DSL拼接和结果整理四大核心环节，提升数据分析效率与用户体验。问答准确率优化策略包括领域微调训练、多阶段重排序、交互式歧义消除和大模型幻觉识别机制，确保查询精准性。“问数”工具已服务2600余名用户，未来将持续拓展数据范围与技术适配能力，助力银行数据驱动增长。

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%。

AI辅助编码中，SPEC驱动开发是关键，但实践中常遇五大误区：背景缺失、评审缺位、过度设计、规约与实现解耦、流程形式化。应对策略包括建立项目指导原则、严格审查AI生成的SPEC、拆分SPEC追求确定性、管理变更保护规约、在高压下坚守SPEC流程。SPEC是保证AI编码质量的“规矩”，需在实践中不断摸索和迭代。

大语言模型将用户提问转换为矩阵，通过分词和嵌入将文本转为数字。Transformer架构中的自注意力机制让模型理解上下文，多头注意力则多角度捕捉信息。输出时，模型通过线性层和Softmax将隐藏状态转换为词汇概率，自回归生成完整回答。位置编码确保模型理解词序，长文本外推则扩展模型处理能力。实践中，优化上下文长度和多Agent协同可提升效率。

QQ浏览器推荐架构团队通过CodeBuddy AI构建知识闭环体系，解决数据分析痛点。该体系包括知识沉淀、传递、生成、信赖和闭环五个环节，利用Git管理代码和口径定义，规范协作流程，通过AI自动生成SQL代码，大幅提升效率。AI生成的代码经过多层验证后重新沉淀，形成知识复利效应，推动团队能力持续增长，工作方式从重复劳动转变为知识积累。

知识库构建依赖人工外呼与迁移通用知识，初始包含相似问法、意图和标准话术。线上使用时，三者映射准确性影响LLM生成话术的合理性。常见问题包括意图名定义不清、相似问法与话术不匹配、意图过于概括等。清洗知识库可基于嵌入模型聚类或大模型语义理解，后者更优。通过优化意图名、重新归类相似问法、细分意图和生成多样化话术，提升知识库准确性。未来可探索自动提示词优化和相似问法拆分。

AI协作者时代来临！将重复性工作拆解为"感知-决策-执行"闭环，用工具助手、复杂workflow和智能体三种模式实现自动化。给AI装上"眼睛"读取数据、"双手"操作系统、"大脑"自主决策，轻松搞定工单排查、数据治理等套路化工作。核心秘诀：提示词要像代码般精准，结果需带推理过程可追溯。记住——AI不是替代人类，而是帮我们扔掉琐碎，专注创造！

B站用AI自动分析UP主群聊，四层架构实现高效洞察：数据采集→AI结构化→群体分析→运营决策。双模型协作降低幻觉率，分层Prompt确保高精度，语义聚类动态捕捉热点。系统日均处理600条反馈，覆盖扩大10倍，还能预警风险事件，推动问题闭环。AI让运营从被动响应升级为主动洞察，真正规模化记录用户声音。

本文提出了一套基于大模型与民族文化知识库的民族品类智能识别与匹配方案，旨在解决跨境电商平台在服务特定民族群体时的供需错配问题。通过构建民族特征知识库，结合大模型的智能匹配能力，实现了民族品类与国际站类目及商品的精准挂载。方案大幅提升了数据质量，商品挂载错误率从8.4%降至1.8%，显著优化了平台对穆斯林、印度裔等群体的服务效率。

AI编程元年爆发，Copilot、Cursor等工具用户激增，大幅降低开发门槛。企业研发转向算力驱动，人力转为编排设计。有赞探索AI Coding、AI Test和Agent评测，通过多Agent协同解决大规模工程问题。AI增强测试用例生成与执行，提升效率但需人工监督。实践表明，AI适合执行性任务，需分阶段落地，结合程序与LLM优势，避免过度依赖。私有化基建与行业能力串联是关键。

教学场景化AI测试面临三大痛点：工具孤岛与数据碎片、测试用例依赖人工、测试信心不足。通过建立“翻译中心”统一覆盖率数据，引入“染色标记系统”追踪代码覆盖来源，AI生成功能与自动化用例，提升测试效率。AI助力测试，打破质量与效率的不等式，实现高效交付与业务成功。

零样本提示让大模型直接根据文本描述完成任务，无需示例，适用于翻译、简单问答等明确场景。设计时需精准定义任务，结构化分解步骤。高级技巧包括情感提示提升正确率，零样本思维链激发推理，重读技术补全理解，重述响应理清问题，角色提示代入专业身份，S2A技术删除干扰信息。这些方法灵活提升模型响应质量。