本文将探讨如何利用AI技术，特别是AI Agent，来破解难题，提升研发效率。通过具体的案例和实践，我们将看到AI Agent如何在问题排查、测试数据生成和知识传承等方面发挥重要作用，成为工程师们高效工作的“神队友”。

淘天算法团队提出结合大语言模型和时序预测技术的时令品智能推荐系统，旨在针对不同种类的商品识别出最佳销售窗口期。通过结合用户地理位置信息和用户喜好，该系统能够向用户提供定制化的应季推荐列表，从而让用户更加直观地感受到季节变迁带来的购物新鲜感。

AI时代，钉三多将以更好状态、更丰富的形象，乘风而来！

本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理（Tokenization与预测下一个Token），并解释了为什么会导致这些问题。

随着移动端（手机/平板等）算力、内存、磁盘空间的不断增长，在移动端部署大模型逐渐成为可能。在端侧运行大模型，可以有一系列好处：去除网络延迟，加快响应速度；降低算力成本，便于大规模应用；不需数据上传，保护用户稳私。

本文围绕阿里云CSI（Container Storage Interface）镜像构建的实际案例，探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。

随着大模型发展的不断深入，我们越来越关注到语料质量对模型能力的影响，语料中的偏差和主观性会导致生成内容不准确或带有偏见。智能引擎事业部是阿里内部深耕多年的AI工程团队，为内部业务提供了完整的大模型工程体系，持续关注大模型训推性能、成本、研发范式等关键问题。本文将基于我们的思考，探讨大模型语料的复杂性及其背后的思维过程。

这篇文章旨在提供技术深度和实践指南，帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分，我们将通过一些实际案例，进一步展示如何在不同场景中应用这项技术，提供更多实践启示。

本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验，分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程，以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。

本文从原理、模型演进到代码工程实践，全面探讨了人工智能领域的核心内容。文章结合了实际案例和代码示例，旨在帮助读者理解AI技术的全貌，并能够在实际项目中应用这些知识。

作者结合实践经验，以复杂表格智能问答POC项目为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

随着广告生态的持续发展，相应的业务策略及黑灰产的作弊模式也在不断增加。不同的广告主有着各自的关注点，而平台内的合作伙伴也各自有不同的需求。而反作弊领域对抗强烈、人工标注成本高、强依赖人工经验，普遍存在“难迭代”的问题。为了解决上述问题，我们将业务从冷启动接入、到长期稳定运行，抽象为“管生”和“管养”2个阶段。而算法的核心任务，是解决其中效果与效率问题。

如果设计师没有真正对用户需求有深刻的理解，是无法真正持续设计出好用又好看的产品。

本文主要记录了自己通过查阅相关资料，一步步排查问题，最后通过优化Docerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右，效率提高了10倍左右。

商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。

怎么才能在Java中优雅的操纵时间呢，作者整理了相关的概念和工具类，希望帮助大家在代码开发的过程中对对时间的使用更加优雅。