知其然，然后知其所以然。本文主要是对学习赛博活佛Andrej Karpathy 7个小时教学视频的总结和拓展阅读笔记，推荐去看原视频，很精彩，链接在文末。从最常用的聊天应用过程分析开始，引入对话过程原理浅析，再到LLM训练过程；再结合当前主流的应用形式，在得知最新用法的同时，加深对LLM的理解；再谈谈AI的最新重大进展MCP；以及作为JAVAer，在Java领域有哪些前沿能力去整合LLM。
随着 Manus 的火热，开源社区迅速响应，涌现出如 OpenManus 这样无需等待、人人可部署的优秀替代方案，它们通过多智能体协作和工具调用能力，实现了令人瞩目的效果。 正是在这样的大背景下，Spring AI Alibaba JManus 应运而生。它是一个完全以 Java 语言为核心、彻底开源的 OpenManus 实现。 JManus 产生的初心就是 “让Java程序员距离AI更近一点”。希望能够构建一个以 Java 语言为根基，基于 Spring AI Alibaba 的通用 AI Agent 框架/平台，让 Java 程序员朋友们能够更简单容易地使用 Agent 满足自己的工作、日常生活需求。 作为一个 Spring AI Alibaba 项目的子项目，整个项目在 GitHub 上获得接近 3k star，并且在快速增加中。在大语言模型构成方面，JManus 可以无缝集成包括 Claude 3.5、Qwen3 等在内的多个顶级大模型，使得开发者能充分利用各个模型的优势。
随着交易和社区搜索业务稳步快跑，基建侧引擎越来越复杂，之前搜索底层索引查询结构已经存在较为严重的性能瓶颈。成本和运维难度越来越高。在开发效率上和引擎的稳定性上，也暴露出了很多需要解决的运维稳定性和开发效率短板。而在引擎的业务层部分也需要逐步升级，来解决当前引擎中召回层和业务层中各个模块强耦合，难维护，迭代效率低下等问题。
如果你在过去五年中构建过前端应用程序，你可能会有这样的时刻：盯着你的状态管理设置，也许心里会犯嘀咕：“为什么这会如此地复杂？” 在属性传递、上下文地狱、reducer 膨胀以及关于是使用 Redux、Zustand、Recoil 还是自己构建解决方案的无休止争论之间，管理应用程序状态已成为前端开发中最令人疲惫且过度设计的方面之一。但这里有一个激进的想法：如果大部分复杂性可以简单地……消失呢？不是通过简化，而是通过使其更智能。随着人工智能的不断发展，我们开始看到它的影响蔓延到软件开发中意想不到的角落。最有前途的前沿领域之一是什么？人工智能辅助和驱动的状态管理。这不是一个遥远的愿景或过度炒作的趋势。它正在发生，并且正在重塑我们对现代用户界面中数据和逻辑流动的思考方式。
随着 AI 技术快速发展，业务对 AI 能力的渴求日益增长。当 AI 服务面对处理大规模请求和高并发流量时，AI 网关从中扮演着至关重要的角色。AI 服务通常涉及大量的计算任务和设备资源占用，此时需要一个 AI 网关负责协调这些请求来确保系统的稳定性与高效性。因此，与传统微服务架构类似，我们将相关 API 管理的功能（如流量控制、用户鉴权、配额计费、负载均衡、API 路由等）集中放置在 AI 网关层，可以降低系统整体复杂度并提升可维护性。
在得物技术部，「稳定」「效率」「体验」「成长」「创新」是我们的关键词。这些关键词就像是战略航行的导航系统：在短期诱惑前构筑认知屏障，筛选干扰项；在组织进化中沉淀文化基因，保持创新。其中的「成长」就意味着专业深耕中永不自满的自我迭代、跨边界协作中主动打破能力天花板的勇气，以及在成就业务目标的同时构建个人价值护城河的清醒认知。 作为得物技术保障部的容器技术团队成员，孟同学在入职两年内迅速成长为团队标杆人物，其主导的【一站式大模型训练与推理平台项目】不仅极大降低了大模型接入成本，在社区、客服、公司内部应用等场景成功落地，增强了业务价值与用户体验。在公司内外多次积极分享技术成果，提升了公司技术影响力，更以极致细节与自驱力在内部形成示范效应。 正值Q2成长宣传季，技术运营牵头做人物采访，本季度将会采访两位在得物成长比较快的同学，看看他们究竟做了什么？又是如何将「成长」「自驱」融入工作中？今天我们来看看第一位同学「孟同学」，看看他背后的故事。
一款 React 应用面对突然暴涨到 300 万的流量，很容易出现性能瓶颈甚至崩溃。 曾经有开发者亲身经历了这一惨痛教训：应用在流量高峰期突然变慢、冻结直至无法访问，严重影响了用户体验。在经过彻底分析与优化后，该应用如今可以轻松应对百万级的访问量。以下是具体的 10 个关键优化技术与实践过程，帮助开发者在流量爆发前做好准备
