直播业务通过Kotlin Multiplatform（KMP）实现"多端一码"，解决了多端逻辑差异问题。KMP支持代码复用、渐进式迁移，性能媲美原生，学习曲线平缓。团队从技术预研到复杂业务落地，验证了KMP在直播核心场景的可行性，如PM消息服务迁移和生命周期统一，显著提升了开发效率和稳定性，为未来UI与逻辑全面统一打下基础。

从零开始，用200行Python代码实现了一个基于Transformer架构的GPT模型。通过逐步添加self-attention、position嵌入等机制，最终构建了一个完整的语言模型。模型在训练后能够生成更通顺的文本，展示了Transformer的强大能力。代码简洁明了，适合初学者理解和实践，为进一步优化和扩展奠定了基础。

这篇文章手把手教你用Python从零实现一个极简版大语言模型！无需机器学习基础，只需会写Python代码，就能亲手搭建一个能生成古诗词的Bigram模型。通过具体代码示例，清晰展示了词汇表构建、概率统计、文本生成等关键步骤，还对比了传统方法与PyTorch实现的区别。跟着教程走，你不仅能理解tokenizer、embedding等核心概念，还能直观感受模型训练过程。最后实现的迷你模型虽然参数量仅39万，但已经能生成像模像样的诗词啦！

高德POI数据处理中，通过流程化配置和表达式语言提升开发效率。文章探讨了单语句表达式、类结构映射、流程化配置及并行化调度等编排方式，结合真实系统演进，分享高灵活性任务处理引擎的设计经验。这些编排方式适用于多种场景，助力复杂逻辑处理，提升系统设计能力。

大模型微调全攻略来啦！从模型结构、参数量到显存计算，一文带你具象认识LLM。重点解析Prompt工程、数据构造和LoRA微调等关键技术，手把手教你用开源框架进行实践。还附赠推理加速技巧和效果评估方法，助你快速打造专属领域模型。无论是技术原理还是实操细节，这篇干货都能满足你的需求~

大型语言模型在生成SQL时易产生语法错误，难以满足企业级场景的精准需求。通过约束解码技术，结合上下文无关文法和Jinja模板引擎，实时过滤不合规的候选token，确保SQL语法正确且符合业务逻辑。该方案赋予LLM生成结构化数据的能力，提升输出准确性和可控性，助力智能数据管理平台构建。

MCP协议连接AI大模型与应用，但企业级部署面临多重挑战。本文详解MCP Server的五种架构模式，包括直连Remote Server、通过Proxy连接Remote Server、直连Local Server、通过Local Proxy连接Local Server及混合模式，各有优劣，适用于不同业务场景。Nacos服务治理框架赋能MCP架构，提供智能路由与统一管理，简化企业级MCP部署。

淘宝直播组件通过组件调度、组件复用和组件治理三大优化方向，显著提升了直播间性能和用户体验。组件调度实现延迟加载，支持暂停、恢复和取消；组件复用利用RecyclerView缓存机制，减少重复创建；组件治理则通过精简非必要操作，降低加载耗时。这些优化在CPU使用率、卡顿率等技术指标，以及人均观看时长、转化率等业务数据上均取得显著提升。未来将继续优化布局层级和组件内部逻辑，进一步提升性能。

Copilot 3.0通过多智能体架构和规划模块，显著提升了商家经营助手的智能化水平。采用GRPO强化学习训练，优化了复杂问题的处理效率和简单问题的响应速度。通过多阶段训练和奖励函数设计，模型在准确性和推理成本上取得平衡，实现了更高效的智能体调度和问题解决能力。

AI大模型技术迅猛发展，Java工程师如何高效应用成为关键。本文从Java视角探讨LLM应用开发，涵盖对话聊天、联网搜索、个人知识库等功能。介绍了LLM基本概念、开发框架如Spring AI，以及Function Calling和RAG技术。通过实践，读者可掌握LLM开发核心技能，构建类似ChatGPT的智能应用。

Dify是一款开源大模型应用开发平台，支持通过可视化画布快速构建AI Agent和工作流。然而，Dify缺乏定时调度和监控报警功能，且执行记录过多影响性能。为解决这些问题，推荐使用任务调度系统如Dify Schedule或XXL-JOB进行调度，前者基于GitHub Actions，适合公网Dify，后者支持秒级调度和丰富监控，适合企业级应用。两种方案各有优劣，可根据需求选择。

MCP协议作为AI模型的“USB-C端口”，标准化了模型与数据源、工具的连接。通过客户端-服务器架构，MCP动态适应工具变化，提升模型响应质量。相比传统API，MCP更灵活，减少代码更新需求。未来，MCP或与智能体协同协议结合，推动AI工具使用和智能协作的进一步发展。

在多工具智能体系统中，引入结构化的“思考与规划”工具和合理的提示工程能显著提升模型解决问题的效率和效果。OpenAI和Anthropic的研究表明，模型在调用工具前进行规划能大幅提升性能。我们选择Anthropic的方案，通过工具调用实现更结构化的输出，适用于快速任务。DeepSeek V3模型在规划和工具调用方面表现优异，推荐使用端到端模式以提高效率。

CursorRules 是 AI 编程助手 Cursor 的行为规范工具，帮助开发者精细化管理 AI 的代码生成行为。通过全局和项目特定规则，开发者可以定制 AI 的代码风格、技术栈偏好和错误处理方式。新推荐的 .cursor/rules/ 目录结构让规则管理更模块化，结合 RuleType 实现按需加载。此外，@Docs 功能允许 AI 参考外部文档，提升代码生成的精准度。合理使用 CursorRules 能显著提升代码质量和开发效率。

MCP协议统一了大模型工具调用，解决了客户端和服务端对接的痛点。Spring-AI框架简化了MCP调用，支持动态工具注入，适合快速构建应用。原生SDK提供更灵活的控制，适合平台级开发。Spring-AI-Alibaba扩展了集团内部技术栈支持。MCP在规划反思类场景中潜力巨大，未来将进一步探索。

MCP（Model Context Protocol）通过Host、Client、Server三个核心组件，实现AI与外部工具和数据源的灵活交互。Claude模型通过prompt智能选择工具，执行后反馈结果生成最终回应。Qwen3采用混合专家架构，支持119种语言，性能大幅提升，部署成本降低，提供多种模型版本，适用于不同场景。通过MCP，用户可轻松调用现成工具，开发者则能快速构建自定义服务器。