热点AI选品项目构建了一套小时级追踪全网热点的自动化系统，通过精准匹配站内素材，提升信息流的新鲜感与惊喜度。系统模拟人类专家“追热点”流程，包括热点感知、理解、决策和执行，采用多路召回和级联式判别模型确保高效性与准确性。人审环节复核AI筛选结果，驱动系统持续进化。目标是从“自动化”迈向“自主化”，构建具备全局决策能力的AI Agent。

本文探索了AI技术如何辅助领域驱动设计（DDD）落地，以淘宝闪购服务包系统为例。通过AI拆解限界上下文、生成代码骨架及辅助实现，显著降低了开发成本和代码重复率。重构后，系统架构解耦度提升，新增服务包类型的开发成本从5-8人天降至配置化实现，代码量减少52%，重复代码消除100%。AI与人工协作模式有效提升了开发效率和质量，支持业务快速迭代。

本项目为社交APP集成AI特效生成功能，用户上传真人图片即可生成动漫风格跳舞短视频。针对现有AIGC模型的痛点，采用通义万相系列模型进行优化，重点提升动态动作生成、风格一致性控制和视频质量。通过模型选型、数据集构建、LoRA微调和全量训练，最终选择性价比最高的wan2.1 lora模型上线生产环境，实现高效、高质量的视频生成解决方案。

阿里云Tair KVCache团队与服务器研发团队联手升级3FS分布式文件系统，针对AI大模型推理场景优化性能、稳定性和云原生管理。通过RDMA流量均衡、全用户态引擎等提升4K随机读性能150%，解决IP漂移等关键问题，并基于K8s Operator实现一键部署和故障自愈。集成SGLang/vLLM后，长上下文推理吞吐提升520%，冷启动加速效果显著。未来将持续深化软硬协同，打造端到端KVCache解决方案。

淘宝闪购技术部深度应用AI技术，构建大模型评测体系应对产品落地挑战。从业务目标、产品效果等五大维度动态评估，采用端到端与分层评测结合策略，解决环境稳定性和裁判模型适配问题。平台支持多协议接入与插件化扩展，已服务10+部门，累计执行任务超1.2万次。未来将拓展多模态评测能力，打造可视化标注工作台，推动评测生态共建。

猫超数据团队推出AI数据助手Matra，通过构建结构化知识库和知识图谱，实现自然语言智能取数。该方案解决了数据资产分散、语义模糊等痛点，支持业务同学低门槛获取数据，提升开发效率。目前已在资产查询、智能问数等场景落地，准确率超75%。未来将持续优化召回精度和知识保鲜机制，打造更智能的数据基础设施。

AI交互新范式：告别枯燥文字对话，Agent直接生成精美可视化内容！通过设计规范转prompt、AI原型图生成、组件实时渲染三步走，让保险产品解读等场景秒变PPT级展示。蚂蚁"灵光"已落地应用，未来小游戏、小程序或都能由AI实时生成。技术颠覆传统开发流程，人机交互体验迎来质的飞跃~

Anthropic推出的Claude Skills是一种模块化能力，用于扩展Claude的功能。它通过元数据、指令和资源三要素，为Agent注入流程化、确定性的内部知识。Claude Skills采用渐进式披露原则，按需加载信息，高效利用上下文窗口。与MCP协同工作，Claude Skills提供领域知识，MCP提供外部工具。这种设计使得Claude Skills成为工业级Agent的标配能力。

阿里妈妈搜索广告团队创新推出GFlowGR、NEZHA和VALUE三大技术，解决生成式召回中的价值差异化建模、实时推理延迟和语义质量平衡难题。GFlowGR通过GFlowNet框架实现商品价值精准度量，NEZHA采用轻量解码架构达成毫秒级响应，VALUE则结合加权Trie树兼顾语义与商业价值。这些技术已在阿里妈妈搜索广告主场景全量上线，带来大盘营收显著提升8%。

大型语言模型推理中，KVCache机制通过缓存历史Key-Value对提升效率，但在智能体推理场景下面临状态膨胀、跨轮次持久化缺失和多任务缓存孤立等挑战。阿里云Tair KVCache团队与合作伙伴构建了多级KVCache Offloading和全局共享方案，显著提升了缓存命中率和推理性能。SGLang HiCache技术通过分层缓存管理，突破了显存容量限制，实现了高效的KVCache卸载与预取，为长上下文和高并发推理提供了坚实基础。

大语言模型在电商领域的应用展现了显著优势，通过构建个性化生成式推理模型，深入分析用户属性、搜索词和行为序列，精准推断用户意图并生成商品推荐。优化方案从语义ID、PreSFT和SFT三阶段入手，提升模型表现。实验结果显示，成交笔数和金额均有增长，验证了生成式召回范式的潜力。未来将探索双LLM架构和RL技术，进一步提升模型能力。

购物车技术架构升级后，重点优化了安卓暗黑模式、热区对齐、皮肤样式及适老化改造。通过精细化数据分析与交互设计，解决了用户视觉疲劳、误触等问题，提升了跨终端体验一致性和流畅度。体验治理的核心在于系统性思维与用户视角，持续挖掘潜在风险并推动改进落地，确保购物车长期体验优越。

AI时代下，Java开发者面临技术栈割裂、企业级需求等挑战。Jimi项目应运而生，采用纯Java技术栈，构建功能完整、可扩展的AI智能代理系统。其核心价值在于教育友好、企业级设计、开放生态、极致模块化和知识注入。Jimi通过分层架构、核心模块设计和响应式编程，为Java开发者提供了全新的AI辅助编程体验，助力Java在AI时代焕发新生。

本文探讨了如何在阿里大模型研发平台OpenLM上实现“Human In The Loop”（人机回路）场景的工程方案。通过MCP协议，设计了人类与大模型的交互机制，支持人类在Agent执行过程中进行确认、答疑或授权操作。文章详细介绍了MCP工具的实现、多端协同、超时配置等技术细节，并提出了YOLO模式下的决策策略，确保Agent在人类未响应时自主完成任务。

淘宝直播双十一互动玩法“花花乐”采用H5动画技术实现，结合React、Phaser、Spine和Lottie方案，精准还原花朵生长、红包飞行动画。通过事件通信协调跨技术栈交互，利用AE脚本导出关键帧数据实现复杂曲线动画，并采用动态补帧优化高刷屏体验。针对千万级流量场景，设计分层降级策略与50+监控项，确保动画稳定运行，最终1:1还原设计效果，日均降级率仅1%。

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。