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。

本文探讨了Arm架构下SME2指令集在MNN推理引擎中的应用，重点介绍了动态量化矩阵乘和浮点矩阵乘的实现方法。通过优化矩阵分块和利用SME2的多向量指令，显著提升了LLM模型和CV任务的推理性能，尤其在预填充和解码阶段表现出色，为端侧AI推理提供了高性能、低功耗的解决方案。

阿里妈妈团队提出大模型不确定性感知新方法，构建ConfuseBench数据集评估模型识别三类不确定性（文档缺失、能力不足、问题模糊）的能力。研究发现主流模型常误判为"问题模糊"，团队创新性利用模型生成的澄清提问反向推断不确定性类型，并通过On-Policy DPO训练提升识别准确率。该方法已在AI小万营销助手中应用，显著提升模糊意图处理能力。

AI应用领域三大协议MCP、A2A、AG-UI分别解决Agent与工具、Agent间通信及Agent与前端交互的标准化问题，推动AI系统从单Agent向多Agent进化，提升底层能力与用户体验，激发创新与跨界协作。

电商测试迎来AI革命！传统手工测试效率低、风险高，淘工厂用多智能体打造全自动测试闭环：需求分析→用例生成→执行报告一气呵成。三大突破点——智能体协同提速82%、1人驱动N个AI、缺陷发现率翻倍。知识库+对抗机制让AI像应届生般快速成长，实测单周发现21个代码风险。未来将深化知识图谱和异常自愈能力，让测试同学从执行者升级为AI指挥官。