Android View 通过测量、布局和绘制三个阶段完成 UI 渲染，Compose 整体上与 Android View 类似，但在开头多了一个叫做“组合”的重要阶段。在组合阶段，Compose 会执行 @Composable 方法并输出 UI 的树状结构与对应信息，为后续的布局阶段提供数据基础。 Compose 采用声明式 UI 范式，不再像传统 View 那样通过调用 View 的 setXXX 方法来手动更新 UI，而是在 UI 状态变更时再次执行组合、布局、绘制流程，以此完成 UI 的更新，重新组合的过程就叫做“重组“。 然而重组是一个比较重的过程，需要重新执行 @Composable 方法并更新内存中关于 UI 树的信息，如果每一个状态的变更都要走一遍整个流程将会带来严重的性能问题。因此在 UI 状态变化时，Compose 会智能的选择必要的 @Composable 方法进行重组，并尽可能跳过不必要的代码执行，这就是 Compose 的"智能重组"。
近几年，许多 Java 应用默认启用了 TTL Agent。它以 Java Agent 方式在运行期增强，实现线程上下文在线程池/异步执行间的透明传递，无需改造 Runnable 或线程池，真正做到了对业务代码的零侵入。 但我们也观察到：若使用不当，可能带来稳定性隐患，如上下文污染、线程/内存泄漏、CPU 异常等。本文将简要回顾 TTL 的工作原理，并结合近期生产案例，给出可复现的问题现象与避坑实践。
面对百度APP日均数千亿PV、超百PB数据规模带来的巨大挑战，我们完成了数据仓库的系统性升级。本文详细阐述了通过"两步走"策略解决资源压力、处理延迟和架构瓶颈的全过程：第一阶段聚焦日志清洗环节的稳定性与成本优化，第二阶段实现实时离线链路解耦、核心数据隔离及计算框架容错能力提升。此次升级显著提升了数据处理时效性、系统稳定性和成本效益，为业务发展提供了更坚实的数据支撑。
为解决专业视频剪辑软件操作复杂与模板化工具创意受限的行业痛点，本文深入探索并实现了一款面向Web剪辑软件（WebCut）的智能剪辑体——VibeCut。它旨在打破全手动与全自动编辑的边界，为创作者提供一种兼具效率、易用性与个性化表达的智能剪辑新范式。VibeCut的核心是一种创新的“计划者-执行者” (Orchestrator-Executor) 双智能体架构。该架构巧妙地将复杂的剪辑任务一分为二：“计划者”负责深度理解用户的自然语言意图并进行宏观任务规划；“执行者”则专注于调用具体工具完成操作。二者之间通过一个共享的、结构化的“任务上下文” (Shared Context) 作为唯一的指令与状态来源，完美实现了规划与执行的解耦。这一设计不仅显著降低了大型语言模型（LLM）的认知负担，更通过将任务规划全程可视化，为用户带来了“所见即所得”的透明交互体验。在WebCut平台上的原型实践中，VibeCut以大语言模型为驱动核心，成功通过了三大典型场景的考验：添加自定义样式字幕、根据画面内容自适应调整字幕颜色、以及进行视频内容的语义裁切。实验结果有力地证明，该系统能精准地将用户的模糊语言需求
在日常AI应用工作中，我们常常遇到提示词（Prompt）调整效果不及预期，甚至出现输出“失控”的情况。本文所分享的提示词优化经验，源于去哪儿机票售前客服项目的实际淬炼，具备较强的实践指导价值，旨在为编写和优化提示词提供参考。当你面临修改无效或逻辑混乱的困境时，不妨尝试文中提到的几种修订技巧，多次实践往往能带来意想不到的成效。机票售前客服主要负责解答用户在购票前提出的各种疑问，例如机票信息及相关服务。在去哪儿App内，进入机票搜索列表页后，点击右上角的客服按钮，即可弹出与机票售前客服的对话窗口。客服的回答方式与内容如下图所示。
针对大语言模型(LLM)的量化方法层出不穷，近期三值量化（1.58Bit）在LLM中使用的越来越广，比如BitNet等方法。腾讯近期发布了1.58Bit量化的新算法 Tequila，提出一种QAT阶段解决“死区陷阱”的新算法，性能效果达到新SOTA。模型使用 1.58Bit 的位宽达到的性能，能对标同参数量的全精度模型，潜力巨大。
阿里云在云栖大会重磅发布了《AI 原生应用架构白皮书》，该白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得业界 15 位专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心得，全书合计超 20w 字，分为 11 章，全面、系统地解构 AI 原生应用架构，包含了 AI 原生应用的 11 大关键要素，模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估和安全。本文整理自阿里云智能技术专家李艳林在云栖大会现场的解读。
