知鸦日报2025-12-04

AI动效制作不再难，简单到复杂的案例都能搞定。准备好关键素材，利用可灵和即梦平台，结合GPT生成描述词，轻松生成动态效果。从logo描边到IP卡通入场，再到几何变形和品牌延展，AI让动效制作更高效。多刷几次，效果更佳，动效质感直接拉满。

传统八段锦遇上现代科技！E2.COOL推出2026新款「八段锦·热点日历」，艺术家手绘插画搭配纯SVG快闪动画，展现独特创意。计育韬老师揭秘AI创作SVG快闪秘诀：选对Gemini模型，遵循技术规范，分步实现动画效果。快闪设计注重黑白对比、文字动效和高频节奏，AI助力解决代码密集难题，让传统养生焕发数字活力！

DeepSeek-V3.2-Exp在长上下文推理中面临显存限制，导致Decode阶段吞吐受限。百度百舸AIAK团队提出ESS方案，通过将Latent Cache卸载至CPU内存，结合Offload-Prefetch机制，显著提升吞吐并降低成本。ESS兼容现有优化策略，通过高效数据传输和缓存管理，突破显存瓶颈，尤其在超长上下文场景下表现优异，为大规模模型推理提供高效解决方案。

浏览器自动化历经20年，从Selenium的初露锋芒到Puppeteer的深度操控，再到Playwright的跨浏览器一致性革命，最终迈向AI Browser Use的智能代理时代。每一步都在解决前代的痛点，推动技术革新。AI的加入使得自动化不再依赖繁琐脚本，而是通过自然语言指令实现复杂操作，标志着自动化从“脚本驱动”迈向“智能代理”的新纪元。

推荐系统30年演进史：从协同过滤到生成式AI。1992年Tapestry首创协同过滤，2006年Netflix Prize推动矩阵分解成为黄金标准，2016年深度学习全面统治，Wide&Deep、DIN等模型重塑工业架构。2023年起，大语言模型带来范式转移，生成式推荐、提示学习等新技术涌现，Meta、快手等已实现落地。技术演进始终围绕解决数据稀疏、冷启动等核心问题展开，未来将向多模态、个性化LLM方向发展。

2025年12月2日，现代CSS技术再次简化设计，新增的corner-shape属性轻松实现斜切图片画廊，悬停时展现动态效果。代码简洁，斜切效果随文本方向自动调整，方向感知设计再添新方案。此外，clip-path虽兼容性更佳，但缺乏方向感知功能。CSS技术持续创新，为前端开发带来更多可能性。

本文深入探讨了RAG技术原理及LlamaIndex实战应用，通过《长安的荔枝》案例，详细解析了AI如何像人类一样“读书”。从基础概念到实战代码，再到参数优化与系统架构，全面展示了如何构建高效问答系统。此外，还介绍了如何通过AgentBay扩展RAG功能，实现多源信息整合与自动化操作。

Android广告监测系统通过多进程并发控制、设备自动化操作和OCR技术，实现了高效的广告识别与采集。系统采用分层架构，支持多设备并行处理，结合ADB广播与Socket通信，确保跨平台稳定性。通过悬浮窗实时监控设备状态，优化了启动流程与内存管理，显著提升了系统性能，为广告监测提供了自动化解决方案。

MCP Server Easy Code Reader重磅上线！这款神器能自动读取跨项目代码和Jar包源码，大幅提升AI编程效率。通过四大核心工具，开发者可轻松实现：1）跨微服务调用链路分析；2）第三方依赖源码查阅；3）复杂业务逻辑快速溯源。支持智能模糊匹配和反编译缓存机制，现已开源并上架JoyCode市场，让AI助手秒变"代码考古专家"，复杂系统上手难度直降50%！

H5即开SDK的并行加载技术通过native层提前请求关键资源，利用webview初始化时间窗口实现加速。核心挑战在于webview与并行任务间的资源无缝交接，涉及三种场景：数据未响应、已响应及返回错误。早期方案存在循环等待和内存浪费问题，优化后采用公平锁和桥接流技术，实现高效同步与半缓冲机制，显著提升加载效率。

百度移动生态团队构建了一套智能化质量风险管控系统（RMCS），通过AI技术实现风险前置拦截、实时感知与快速止损。系统包含三大核心模块：风险管理系统（RMS）动态识别质量漏洞，风险感知系统（ROS）智能降噪报警，风险控制系统（RCS）自动化定位止损。实践显示，线上问题总量三年降低53%，AI值班人协助率达96%，形成人机协同的高效质量防御体系。

高德地图推出G-Action生成式行为推荐框架，通过AI大模型预测用户出行意图。该技术结合时空、天气等实时数据，用自然语言理解用户行为流，精准推荐"动作+地点"组合。相比传统推荐，模型在Action预测准确率提升8.1%，并实现语义连贯的个性化推荐，如自动关联"导航-团购-评价"行为链。目前已在到店卡等场景取得显著效果，未来将持续优化多目标预估能力。

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。