Playground 是社区以 Spring AI Alibaba 框架为基础搭建的 AI 应用体验平台，应用包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话、图片生成、工具调用、RAG、MCP 等众多 AI 相关功能。基于 Playground 项目源码，您可以快速复刻一个属于自己的 AI 应用。
技术术语的更迭，不仅是语言表达的更替，更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变，是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应，尤其是垂直和领域智能体。
在电商行业高速发展的当下，高并发场景的快速交付需求与传统劳动密集型研发模式之间的矛盾日益突出。尤其在大促节点，突发性业务洪峰与资源调度能力不足的结构性矛盾尤为显著——这如同双十一期间传统物流体系因缺乏智能分拣系统导致订单积压，直接暴露出传统架构在系统弹性扩展能力与自动化处理效率方面的显著短板。 研发环节中，测试团队常陷入“打地鼠”式的低效循环：一面需反复手动验证功能上线，一面又需加速构建自动化测试与运维工具，如同杂技演员在多重压力中艰难平衡，随时面临失控风险。
本文基于一个公共云大客户的实际项目案例，探讨了如何通过AI大模型结合机器学习算法，构建一套智能化的投资预算预测与分配系统。
TaoAvatar 是由阿里巴巴淘天 Meta 技术团队研发的 3D 真人数字人技术，这一技术能在手机或 XR 设备上实现 3D 数字人的实时渲染以及 AI 对话的强大功能，为用户带来逼真的虚拟交互体验。 它是如何实现的呢？本文将为您揭秘 TaoAvatar 背后的黑科技！同时我们正式宣布开源了 3D 真人数字人应用：MNN-TaoAvatar！目前应用源码已同步发布在 MNN 的 GitHub 仓库，开发者可自行下载安装和体验，欢迎大家和我们一起交流讨论，共同探索 AI 数字人技术的无限可能。
阿里集团安全部正在积极探索如何打造由多智能体组成的虚拟网络安全专家，以在工作中发挥创造性的积极作用。作为算法团队的一员，首先需要调研多种不同的MAS（多智能体系统）的协作方式，并验证其能否快速实现。在这个过程中发现，现有的AI workflow类型产品的功能比预想的更加广泛，因此希望通过这篇文章记录并分享一些思考的内容。“xxxx is all you need” 是我很喜欢的一个标题格式，它能够很旗帜鲜明地表达个人观点。这里的workflow不是指固定编排的系统设计模式，而是AI workflow产品（甚至特指有图形化画布编排的产品），例如百炼应用、Dify、扣子等等。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
AI技术一路发展至今，推理优化是一个永存的话题，尤其是面临算力有限的情况下，如何将有限的计算资源利用最大化，是需要持续努力去实现的。今天我们来探讨一下大语言模型(LLM)推理缓存优化技术的演进和未来展望。本文主要进行原理性的探究，下一期会有相关的落地实践方案。
