DeepSeek-R1通过强化学习和蒸馏技术，显著提升了模型的推理能力，并在低成本下实现了高性能。其训练过程包括冷启动、大规模RL和迭代微调，模型在推理任务中展现出自主解题能力。DeepSeek-R1的出现不仅降低了AI应用门槛，还推动了行业技术路线的多元化，重塑了市场对高性能AI的价格预期。

2023年12月起，我负责前端构建持久化缓存服务的设计与开发，2024年3月和12月分别上线编译缓存和依赖缓存服务。通过缓存预检机制和迭代粒度的双级缓存机制，构建效率显著提升，编译缓存覆盖率达62.05%，编译性能提升18.37%。尽管部分缓存复用仍存在挑战，但整体优化效果显著，未来将持续推动技术升级。

MCP协议为AI系统提供安全、标准化的数据访问方式，采用客户端-服务器架构，支持本地和远程数据源访问。协议层负责消息封装和通信管理，传输层支持Stdio和HTTP+SSE通信方式。MCP客户端与服务端通过初始化、消息交换和终止三个阶段建立连接，支持请求-响应模式。实践展示了如何通过MCP实现AI工具调用和数据交互，提升AI的实用性和智能化。

淘宝内容AI团队通过AIGC技术，创新性地开发了三套短视频生产方案，包括看点剪辑、混剪视频和营销视频，旨在利用现有素材生成高质量短视频，提升用户体验和转化率。这些方案通过多模态大模型、智能剪辑和文案生成等技术，显著降低了制作成本和时间，满足了平台对短视频的庞大需求，推动了技术与业务的深度融合。

MCP（Model Context Protocol）是AI与外部工具和数据交互的统一标准，旨在简化AI系统集成，提升可靠性和效率。通过客户端-服务器架构，MCP连接本地和远程资源，支持开发者快速构建强大AI应用。它不仅解决平台依赖问题，还提供更安全、灵活的工具调用机制，推动AI生态发展。MCP的核心在于通过结构化上下文信息，增强模型的实际问题解决能力，成为AI世界的“万能适配器”。

RTP-LLM是阿里自研的大模型推理加速引擎，通过P-D分离技术优化大模型推理性能。Prefill阶段负责生成KVCache，Decode阶段利用KVCache生成后续Token。P-D分离让两者独立运行，避免相互干扰，提升时延稳定性。采用RDMA技术加速KVCache传输，减少通信开销。该方案已在多个场景上线，显著降低时延和资源占用，未来将继续优化长序列处理和分布式调度。

AI开发者通过MCP协议开发插件，解决UI还原痛点。MCP作为AI与外部工具集成的标准，提供统一接口，提升开发效率。作者详细记录了从零开发MCP插件的学习路径，结合AI实现设计稿转React代码，优化开发流程。过程中遇到调试困难、任务衔接等问题，最终成功集成插件，提升开发体验。

大模型技术迅猛发展，RAG（检索增强生成）成为优化用户体验的关键。通过提升检索与生成准确率，构建智能客服与辅助系统，解决数据垂直化、模型幻觉等挑战。未来，多模态检索、深度推理与评估体系优化将推动RAG技术迈向新高度，提供更智能、精准的服务体验。

淘宝特价版在业务质量保障中，构建了主动预警体系，涵盖活动配置、权益、开发配置、实验及舆情五大类。通过对接多平台数据源，制定动态预警规则，解决了权益库存、配置过期等难点。预警流程借鉴集团技术风险平台，结合业务实践，提升了预警准确性和处理效率。未来将继续优化预警能力，拓展场景，确保业务稳定与用户体验提升。

本文探讨了几种经典提示词工程方法，包括CoT、Self-Consistency + CoT、Least-to-Most Prompting等，分析了其优势与局限。这些方法通过特定任务指令或上下文提示，激活大模型相关知识，实现与下游任务的无缝集成。文中还分享了Boosting of Thoughts、Tree of Thoughts等改进思路，展示了提示词工程在复杂推理任务中的潜力。最后，文章比较了AutoGPT与监督学习模型在在线决策任务中的性能，并提出了额外意见算法以提升决策能力。

大模型虽神秘，但使用门槛极低。核心参数为messages和tools，分别实现对话记忆和工具执行。RAG通过检索知识生成答案，ReAct模拟人类行为选择工具。提示词调优、增加调用次数和模型微调是优化手段。大模型虽强大，但业务效果还需结合实际需求，避免盲目依赖。

扩散模型通过Flow Matching技术，将简单分布映射到复杂分布，实现高效采样。Flow Matching简化了训练和采样流程，提升了收敛效率，适用于图像生成和电商营销等场景。其核心在于构建向量场，通过神经网络参数化优化，最终实现复杂分布的生成。

某客户部署DeepSeek-R1模型时，发现显存占用持续上升。经排查，显存增长源于PyTorch的缓存机制，而非KV Cache不足或NCCL问题。PyTorch通过Block和BlockPool管理显存，申请大块内存并预留缓存，导致显存占用增加但不会自动释放。建议调整max_split_size_mb减少碎片化，或手动调用torch.cuda.empty_cache()释放显存。

本文教你如何利用大模型和自定义插件生成图文并茂的文章。首先，通过大模型生成小红书风格的文章，并提取关键元素作为文生图插件的提示词。接着，结合自定义插件生成图片，并将文本与图片整合输出。最后，通过脚本处理实现图文混排效果，提升文章视觉体验。整个过程通过工作流节点逐步完成，操作简单高效。

本文揭秘了如何利用DeepSeek-V3-0324和Claude 3.5/3.7模型高效生成高质量图片，适用于文章和PPT配图。通过SVG代码绘图，结合精准提示词，实现原型图绘制、图片重绘及彩色报纸风等进阶应用。掌握这些技巧，能大幅提升绘图效率，定制个性化风格。

Java在JDK21中引入了虚拟线程，这是一种有栈协程的实现，能够以极低成本创建大量线程，提升资源利用率。虚拟线程支持阻塞IO操作而不阻塞内核线程，保留了同步编程的简洁性和调试友好性。尽管存在某些场景下可能“pin”住载体线程的局限性，虚拟线程仍是Java应对高并发场景的重要工具，降低了开发复杂度。