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  • 入局 AI Infra：程序员必须了解的 AI 系统设计与挑战

    随着大模型技术的爆发，AI Infra 已成为基础设施领域的核心战场。过去1年多的时间，我们QQ基础架构算法工程团队落地了多个大模型应用，包括语音合成大模型、内容理解多模态大模型、生成式推荐大模型，跑通大模型训练到推理的全链路。踩了很多坑，也积累了不少经验。本文将分享传统后台工程师积累的技术栈和方法论，如何延续并迁移到 AI 系统，并系统性拆解 AI Infra 的硬件、软件、训练和推理挑战。

    欢马劈雪
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  • 世界人工智能大会（WAIC）成功落幕，AI 十年发展展望。

    7 月 11 日，为期三天的世界人工智能大会（WAIC）成功落幕，三天的时间里，围绕人工智能，全世界最前沿的技术和商业力量在上海汇聚、交流和呈现未来世界的蓝图。在大会结束后，「DoNews」为此整理了 WAIC 上大家最受关注的话题，并将相关的讨论和意见整理，供读者参考。

    欢马劈雪
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  • 性能提升 10 倍，零改造实现 DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式

    在当前市场下，两款开源框架/平台分别有各自适用的开发场景，且都得到了开发者和企业的广泛采用。在这篇文章中，我们将深度讲解两个框架的结合：如何将在 Dify 平台上开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程，至于为什么这么做？扩展性、性能、稳定性提升？请通过接下来的示例和企业实践测试数据了解详情。

    欢马劈雪
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  • 基于 Spring AI 的 MCP 客户端/服务端架构指南

    随着人工智能技术的爆发式增长，企业级应用对AI大模型的分析、推理、生成等能力需求日益迫切。然而，传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单的提示词直接注入模型，导致模型理解受限、决策质量不足。更严峻的是，对于涉及隐私或合规要求的数据（如企业财务信息、医疗记录等），直接暴露给云端模型存在显著安全风险。如何打破数据壁垒，同时确保敏感信息的安全可控，成为AI落地的核心挑战。

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  • 从场景、数据、算力3因素看透 AI 技术架构方案的可行性

    人工智能这几年发展的如火如荼，不仅在计算机视觉和自然语言处理领域发生了翻天覆地的变革，在其他领域也掀起了技术革新的浪潮。无论是在新业务上的尝试，还是对旧有业务对改造升级，AI 这个奔涌了 60 多年的“后浪”，正潜移默化的影响着我们传统的技术架构观念。

    欢马劈雪
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  • 字节跳动发布首个AI原生集成开发工具 IDE：Trae，支持DeepSeek，附教程和网址

    今日，字节跳动正式发布中国首个AI原生集成开发环境工具：AI编程工具Trae国内版。据悉，该工具模型搭载doubao-1.5-pro，支持切换满血版DeepSeek R1&V3。能充分释放AI的潜力。从官方介绍来看，Trae可深度理解中文开发场景。AI高度集成于IDE环境之中，可带来比AI插件更加流畅、准确、优质的开发体验。

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  • 字节把 Coze 核心开源了！可视化工作流引擎 FlowGram 上线，AI 赋能可视化流程！

    字节跳动（ByteDance）近期开源了其基于节点的流程构建引擎：FlowGram。而且也是在飞书工作流、扣子自动化等产品中使用的核心可视化流程引擎。

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  • Spring AI 模块化 RAG 架构解析：从核心原理到实战应用

    在当今人工智能飞速发展的时代，大语言模型（LLM）已成为自然语言处理领域的核心力量。然而，这些模型在处理实时信息、专业领域知识以及确保回答准确性和可靠性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生。RAG 通过 “检索 - 生成” 模式，将传统信息检索系统与大语言模型相结合，有效解决了大模型知识更新滞后、容易产生幻觉等问题。

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