本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 本文着重介绍LLM主流架构Transformer的原理，结合我近期阅读的几本大模型原理书籍、浏览的相关文章做了深度总结+拓展阅读，希望能帮助大家理解大模型的原理。
当前，企业数字化转型进入深水区，业务系统的复杂性呈指数级增长。微服务、容器化、云原生架构成为主流，这虽然带来了敏捷性和弹性，但也让系统内部的依赖关系变得空前复杂。一个简单的用户请求可能穿越几十个甚至上百个服务，产生的监控指标、日志、链路数据量浩如烟海。在此背景下，AIOps 从一种“锦上添花”的探索转变为“雪中送炭”的必需品。该项目是AIOps在故障智能诊断这一核心场景下的前沿实践。
如今我们已经习惯了大模型处理复杂问题时，先进行深度思考再给出精心编排条理清晰的答案、惊叹于Agent在处理复杂任务时经过规划、执行、观察、反思的一系列处理复杂任务的通用能力。 但我们是否思考过，这样的能力从何而来？它是否意味着机器真的能思考？AGI是否会在这样的范式中实现？ 注：深度思考、Deep Research、泛Agent通用能力，本质上是类似的，为方便理解，本文统称为“深度思考”。
最近在项目中遇到了页面加载速度优化的问题，为了提高秒开率等指标，我决定从eebi报表入手，分析一下当前项目的性能监控体系。 通过查看报表中的cost_time、is_first等字段，我开始了解项目的性能数据采集情况。为了更好地理解这些数据的含义，我深入研究了相关SDK的源码实现。 在分析过程中，我发现采集到的cost_time参数实际上就是FMP（First Meaningful Paint）指标。于是我对FMP的算法实现进行了梳理，了解了它的计算逻辑。 本文将分享我在性能优化过程中的一些思考和发现，希望能对关注前端性能优化的同学有所帮助。
面对研发交付中Feature级项目复杂度攀升、信息分散及跨端协作低效等痛点，传统的Story级管理模式已显乏力。本文详细阐述了一套“项目级效能提升一站式交付最佳实践”，通过构建三大核心体系重塑研发流程：一是通过AI侧边栏与风险管控打造“AI项目管理”，实现信息聚合与决策提效；二是推动“一站式Feature交付”，利用AI自动生成测试方案与搭建环境，实现端到端闭环；三是建立涵盖“重点战役-Feature-Story”的三级数字化度量体系。这套新范式旨在以智能替代人工低效环节，助力团队从“被流程束缚”向“借智能破局”转变，实现研发效能的质的飞跃。
本文介绍一种基于开源 Higress 与 Nacos 的私有化 MCP 智能体网关架构，实现工具动态注册、Prompt 实时更新、多租户安全隔离，并支持在无外网、无 Helm 的生产环境中一键部署。
本文分享了作者探索AI辅助处理"复杂重复性工作"的实践经验。文章总结了一套可复用的方法论——如何将人工操作抽象为"感知-决策-执行"的 AI 闭环，并通过工单处理、数据治理、基线运维等真实案例，展示从"工具助手"到"智能体"的三种自动化模式。
ROLL是阿里巴巴未来生活实验与智能引擎团队开源的面向大模型的强化学习（RL）框架，该框架提供了完整的RL训练链路，支持模型通过与环境交互来学习任务解决策略。然而，ROLL当前缺失在环境服务层的标准化支持，虽然其提供了训练算法和模型接口，用户仍需自行构建和维护任务执行环境，无疑增加了使用门槛并限制了训练规模。
本文探讨了在AI技术推动软件工程范式变革的新阶段，如何通过构建增强型AI编程系统（codefuse）实现从需求到代码的端到端自动生成。
