DRM，即数字版权管理（Digital Rights Management），是指使用加密技术保护视频内容、通过专业技术安全地存储和传输密钥（加密密钥和解密密钥）、并允许内容生产商设置商业规则，限制内容观看者的一种系统。
LangEngine v1.2.1 推出 openmanus-preview 的 Java 版本，由于LangEngine框架前期已经有许多技术积累，openmanus很快能够复刻出来，初步具备从规划到执行全流程自主完成任务的能力，本篇文章将针对功能展开介绍。Monica.im公司推出全球首款自主 AI Agent 产品Manus，引发 AI 行业震动，甚至出现了邀请码一码难求的情况，Manus在 GAIA 基准测试中取得了 SOTA 成绩，其性能超越 OpenAI 的同层次大模型。开源界也实现了类似于 manus 功能的openmanus、owl等开源框架，但是这些框架都是基于 python 语言编写，LangEngine作为纯 java 的 AI 应用开发框架的代表，全新实现了 openmanus 功能，优化规划功能、BrowserUse工具、DeepSearch深度搜索的工具能力。什么是Manus？Manus作为全球首款真正意义上的通用AI Agent，具备从规划到执行全流程自主完成任务的能力，如撰写报告、制作表格等。它不仅生成想法，更能独立思考并采取行动。
最近 GPT-4o 生图模型横空出世，效果和玩法上都有突破性的进展，笔者整理了一下目前相关的技术，抛砖引玉一下，希望有更多大神分享讨论。
在智能对话系统蓬勃发展的今天，随着大模型技术的广泛应用，对话式交互正迎来前所未有的机遇与挑战。然而，这些大模型往往伴随着较高的响应时间（RT），传统响应机制的局限性愈发明显，难以满足用户对即时反馈的心理期待。长时间的无响应状态不仅削弱了人机交互的流畅性和自然度，更成为影响用户体验的核心痛点，亟需创新性的解决方案。历经多年的潜心探索与实践，ChatUI 作为淘小蜜的 UI 组件库，经过多年的沉淀和打磨，并汲取了业界前沿的经验，终于迎来了焕然一新的版本发布。此次改版不仅是对组件库的一次全方位视觉升级，更是功能与体验的双重跃升。我们也推出了一系列「输入中」组件，为开发者提供了多样化的等待状态解决方案。真正实现让科技更有温度，对话美而简单～
大模型作为新兴领域，不断地冒出来新的专有术语和新的概念，让大家觉得很神秘，捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型，本次分享最主要就是大模型的基本范式，通过范式将这些神秘感去除。 大模型虽然很厉害，很神秘，但作为使用人员，门槛是非常非常非常低的。
第三方支付作为中立的第三方，截断了用户和商户的资金流，资金先从用户账户转移到第三方支付平台账户，得到双方确认后再从支付平台账户转移到商户账户。
多年来，Istio 一直提供一种可选方案来部署 “Egress Gateway[1]”，这是一种功能强大的机制，可将出站流量经由一个 Gateway 统一转发，以便对其实施各类策略，包括授权、审计、可观测性等等。 尽管功能强大，但长期以来，设置 egress gateway 一直相当复杂。即便只是最基本的场景：将来自特定域名的流量通过 egress gateway 转发，都需要先后配置 5 个不同的 Istio 对象（参见 官方文档[2]），更不用说后续还要为流量添加各种高级策略了。 凭借 Istio 的 Ambient 模式与 Gloo Mesh，现在配置 egress gateway 的过程变得更加轻松，同时还能为网格中的流量提供更优的功能与管理。让我们在这篇博客中深入探讨一下。
本文围绕淘宝特价版的主动预警建设展开，详细阐述了在业务质量保障中主动预警的重要性及其具体实施策略。文章首先分析了预警范围，包括活动/资源位配置过期、权益类问题、开发常用配置平台、实验人群过期以及舆情类问题等五大类。接着，文章介绍了预警流程的设计，借鉴集团技术风险平台的风险预警机制，并结合自身业务实践，搭建了预警数据采集能力与规则制定体系。核心部分探讨了针对不同场景（如平台类配置、权益类、配置类、实验及舆情）的具体解决方案，解决了多数据源对接、动态识别新增预警等难点。最后，文章展望了后续计划，强调主动预警能力建设的持续优化与场景拓展，以进一步提升业务稳定性与用户体验。
作为面向AI计算的开源框架，Ray 已在深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等领域构建了丰富而成熟的技术生态。基于Ray构建的上层AI框架（如RayData、RayTrain、RayServe、AReaL、OpenRLHF、veRL等）正在成为AI研发的关键工具，尤其在后训练时代的强化学习场景中，这些框架为复杂的任务提供了高效、可扩展的分布式执行环境。 在蚂蚁内部，我们基于业务实践，不断深化对Ray的应用和优化，积累了丰富的分布式系统建设经验。这些实践中沉淀的技术能力会推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。我们激活的AntRay开源社区，会始终保持与官方Ray版本强同步（即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布），后续也会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性。本文将首先重点介绍：Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。
