随着AI技术在软件开发领域的快速发展，AI Coding作为一款强大的AI辅助开发工具，正在深刻改变着我们的开发模式。然而，在实际应用过程中，许多开发人员在早期使用这类工具时存在一些认知误区，影响了工具效能的最大化发挥。
本文系统介绍了在生成式人工智能（GenAI）应用中控制模型输出内容的五种设计模式，并对比了各模式的适用场景、优缺点及典型反模式，为开发者提供了一套结构化的输出控制方法论。
在飞速发展的互联网信息化时代下，抓住并充分利用“流量”将为业务增长带来“泼天”富贵，已成为共识。如何通过真实、海量的数据打造一个集成本、质量、效率于一体的融合流量管理平台，也成了各行各业的关注焦点，本文通过”拨测“与“融合流量管理”两个维度，来分享vivo在流量管理领域的一些实践和探索。
自2022年11月30日ChatGPT问世以来，58同城TEG-AI Lab紧跟大语言模型技术发展步伐，以Model as a Service（MaaS）为理念打造了大语言模型平台，平台于2023年5月上线，支持大语言模型训练、推理等功能，是面向内部开发者推出的一站式大模型开发及服务运行平台。基于58同城生活服务领域业务特性，我们在开源通用大语言模型的基础上，使用58同城生活服务领域数据继续训练，打造了垂类大语言模型——灵犀大模型。目前大语言模型MaaS平台中灵犀大模型已接入内部数百个业务场景，日推理流量达到数千万，25年底相比年初提升近5倍。
代码索引是为了帮助我们提高代码搜索和导航效率的技术。常见的使用场景：IDE 中代码跳转，当点击跳转到实现时，IDE 会在索引中找到对应变量类的对应文件和行数，执行跳转动作。开发者可能想询问代码中某个具体的业务实现代码在哪个模块/文件中。非开发者：如产品/技术支持等同学可能希望在不借助开发者中介的情况下，对代码的某块业务实现有较准确的了解。在AI编码工具普及的今天，"代码索引"已成为支撑研发流程的核心能力。无论是IDE中的快速跳转，还是AI助手的精准问答，都离不开高效的代码索引技术。本文将结合团队近半年的项目实践，探讨从语义检索到结构化分析的技术路径。
近年来，大语言模型（LLM）的能力边界不断拓展：从检索增强生成（RAG），为大模型接上了外部知识库，让它能给出更可靠的答案；到引入思维链（COT）机制，通过显式地生成思考过程，增强了模型的逻辑分析与复杂问题拆解能力；再到如今的工具调用（Tool Use），模型真正被赋予了像人类专家一样的能力，主动思考、规划、并利用工具去解决未知复杂问题。这标志着模型正从“被动响应者”向“主动智能体”演进，让模型在复杂问题解决、响应鲁棒性和生成的透明度上发生质的飞跃。然而，“巧妇难为无米之炊”，要训练出这样的智能体，光有算法远远不够，数据才是真正的燃料。DeepSeek的研究工作确立了当前大模型训练的主流范式，即先是高质量数据驱动的冷启动阶段，再是基于强化学习的优化阶段。但Tool Use的冷启数据难以获取，通用模型通常在海量纯文本上预训练，再通过人工标注的指令数据微调，但这些数据几乎不包含“如何分步调用工具，分析工具返回结果，做出决策”的完整轨迹。人工标注不仅成本高昂、效率低下，还难以覆盖复杂场景的多样性。而特有业务场景的Tool Use数据更加稀缺。因此，合成数据成为破局关键。
某次Code Review时发现一段逻辑明显写错了位置，询问作者为何如此实现，得到的回答让人无奈："我知道应该加在哪里，但那个文件已经几千行，几十个if-else嵌套在一起，需求排期很紧，评估了一下，要看懂那部分代码至少需要大半天，还不确定改完会不会影响其他逻辑，所以就先这样了。而且还有几个需求因为代码过于复杂，一直没能上线。" 回顾最近代码提交记录，类似的"绕道实现"出现了十余次。这种妥协正在形成恶性循环：每一次绕道都让原本该修改的模块更加复杂，下一个开发者面对同样需求时会发现理解成本更高，于是选择继续绕道。到了不得不改变的时候了，几个月前，我开始重构推荐系统粗排服务。
大模型的成功并非偶然——从早期符号主义AI的失败，到深度学习的崛起，再到Transformer的成功，每一次进化都是从无数被淘汰的算法、模型中艰难诞生。在这艰难曲折的探索中，人类智慧的金块无疑是AI头上的一盏明灯。反过来，大模型的进化经验，能否成为我们人类认知进化的营养？由此，我们破茧成蝶，与AI时代同频共振，开启认知与智慧的跃迁。
