我们基于 SpringAI Alibaba Graph 构建了一套 Java 版本的 DeepResearch 系统，实现了从信息搜集、分析到结构化报告生成的全自动流程。系统主要具备以下能力：推理链路： 通过多轮信息收集，自动构建从资料到结论的分析过程。Java 技术栈：适合对长期稳定运行有要求的场景。Spring 生态集成：可直接使用 Spring Boot、Spring Cloud 等组件，提升开发与集成效率。可观测性：支持 Spring AI Alibaba Graph 的可观测，提供Langfuse平台观测实现，能够清晰的查看调用链路，便于调试和运维。可溯源输出：搜索到的相关内容，配有原始信息来源，便于验证。
要让人工智能真正理解、预测甚至重构真实世界，“世界模型”（World Model）已成为通往下一代智能的核心引擎。作为能够建模物理规律、时空演化与场景逻辑的智能系统，世界模型赋予AI“看见”世界运行本质的能力。而视频生成模型有望成为构建世界模型的关键路径——通过视频生成任务压缩几何、语义、物理等多种形式的知识，AI得以在数字空间中模拟、推演乃至预演真实世界的运行。基于这一关键目标，美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-Video 视频生成模型 —— 不仅以统一模型在文生、图生视频基础任务上达到开源最先进水平，更依托原生视频续写任务预训练，实现分钟级长视频连贯生成，从根源上保障跨帧时序一致性与物理运动合理性，尤其在长视频生成领域具备显著优势。作为一款视频生成模型，LongCat-Video 凭借其精准重构真实世界运行状态的能力，正在成为美团探索世界模型的第一步，也是关键的一步。同时，这也为后续支撑更多自动驾驶、具身智能等深度交互业务场景，夯实了技术基础。
零样本提示（Zero-Shot Prompting）是指在没有为模型提供任何示例的情况下，仅通过文本描述，让模型完成特定任务的指令性语句。也就是说，我们只是给模型描述要执行的任务，但不提供示例，然后模型会利用其丰富的预训练知识生成相关回应。零样本提示是我们经常使用的一种提示方式，比如：“将这篇文章总结为300字。”“云计算如何帮助小型企业？”零样本提示依赖于模型在预训练阶段学习到的语言模式、知识结构和推理能力，它不依赖于过往的样本案例来引导模型输出，而是凭借自身精准的语义表达，促使模型基于其预训练的知识和语言理解能力，直接生成符合要求的结果。这使得大语言模型能够适应多种任务，而无需特定于任务的训练数据。灵活性非常重要，因为它允许单个模型在不同领域执行众多任务，从语言翻译到情感分析再到内容生成。它能够让人立即快速适应新任务，而无需耗时的重新训练或微调过程。因此，零样本提示适用于任务相对简单、明确，或者大语言模型对该类任务已有很强先验知识的情况，如常见的翻译、简单问答、文本摘要等任务。
AI Agent 在执行复杂任务时，常需在浏览器、代码执行、文件系统之间切换。传统多沙箱方案面临环境割裂、数据搬运、鉴权复杂等问题。AIO Sandbox 通过一个 Docker 镜像整合所有能力，提供统一文件系统与鉴权，并支持镜像定制，提升了 Agent 任务执行与交付效率。
随着游戏行业全球化进程的深入推进，哔哩哔哩也在海外游戏市场积极布局。哔哩哔哩有丰富的游戏储备，运营众多自研和代理游戏，随着出海战略的推进，我们的目标用户已经覆盖全球多个地区。游戏要想在海外市场取得成功，需要进行全面的本地化适配，其中语言本地化是关键一环。与普通文档翻译不同，游戏翻译需要处理系统界面、技能描述、剧情对白、活动公告等多种文本类型，每种内容都有不同的表达方式和风格要求。更重要的是，游戏翻译不仅要保证语言的准确性，更要传达游戏的文化内涵和情感体验，稍有疏忽就会影响玩家体验和沉浸感。然而，游戏翻译的复杂性远超想象。我们在实践中面临着三大核心挑战：翻译内容复杂多样，质量管控难度大，成本与效率平衡。国内友商手游出海时，曾出现过因翻译质量问题导致玩家在社区中客诉、游戏声誉受损的情况。成本压力也尤为突出，不仅因为游戏翻译文本量大、翻译难度高、单价贵，而且在游戏运营期间会有频繁的内容更新和活动上线，每次都需要重新翻译和审校，项目的总体年度维护成本往往超过初版本翻译成本。如何在保证翻译质量的前提下降低本地化成本，成为我们亟需解决的问题。为此，哔哩哔哩游戏算法团队构建了一套基于大语言模型的游戏
为什么得物需要自建大数据研发与管理平台？ 得物作为一家数据驱动型互联网企业，数据使用的效率、质量、成本，极大影响了公司的商业竞争力。而数据链路上最关键的系统是计算存储引擎和数据研发平台。其中计算存储引擎决定了数据的使用成本，数据研发平台则决定了数据的交付效率、数据质量以及数据架构合理性。
本文系统性地探讨了如何通过AI技术提升研发效能，尤其是在企业级复杂场景下的应用实践。文章以“氛围编程”（Vibe Coding）为切入点，指出尽管AI生成代码在效率上显著提升（代码生产率中位数提高17%），但在质量保障方面仍面临挑战。作者结合自身在交易团队的实践经验，提出应聚焦于高频、重复且熟悉的非业务需求场景（如AB实验下线、Switch开关治理）进行AI提效突破。 为此，团队设计了一套高准确率的AICoding工作流，融合MCP、A2A和AG-UI三大协议，构建了基于Single-Agent架构的智能生码系统。通过精细化提示词工程、动态上下文注入与标准化工作流编排，实现了AB实验推全/下线等任务的自动化生成与发布。文章重点强调：选择细分、可控的场景，结合业务深度知识，沉淀可复用的工作流模板，是实现安全、高效、可推广AI研发提效的关键路径。最终目标是在保证90%以上正确率的前提下，解放研发人力，聚焦高价值创新。
还记得第一次听说AI编程时的反应吗？"这玩意儿能靠谱吗？""会不会把我的工作抢了？""代码质量能保证吗？"相信很多开发者都有过这样的疑虑。然而，当你真正开始使用AI编程工具，体验到10分钟完成原本需要1小时的CRUD开发，看到AI自动生成的测试用例覆盖了你没想到的边界情况，感受到从需求到代码交付时间缩短30%的效率提升时，你会发现自己正在经历一场变革。那些最初坚决抗拒的开发者，现在已经变成了忠实的用户。一天不用AI编程，就浑身难受。本文是我和团队近2个月来在AI编程领域的经验总结，我将带你走过这个完整的转变历程：从理解AI编程的战略价值，到掌握具体的技术实现，从建立科学的方法论，到实现团队的规模化应用。这不仅是一份技术指南，更是一本"AI编程上瘾指南"。
