在AI技术迅猛发展的今天，如何与大型语言模型高效“对话”已成为释放其潜力的关键。本文深入探讨了提示词工程（Prompt Engineering）这一新兴领域，系统解析了从基础概念到高级技巧的完整知识体系，并结合“淘宝XX业务数科Agent”和科研论文深度学习两大实战案例，揭示了高质量提示词如何将AI从“工具”升级为“智能协作者”。无论你是初学者还是实践者，都能从中掌握让AI真正为你所用的核心方法论。
我们提出了 PartCrafter，一种新颖的结构化 3D 生成模型，为 3D 对象创建引入了一种变革性的方法。PartCrafter 不仅能生成可分解的 3D 网格，还支持灵活的部件编辑，为创作者提供了更高的自由度。它打破了传统的整体式 3D 模型生成规范，不仅彻底改变了 3D 模型的生成方式，还显著增强了 3D AIGC 的基础模型能力和可解释性。
本文通过深度对比两款主流AI编程工具——Cursor 和 Claude Code，揭示了它们截然不同的设计理念与适用场景。
在日常工作中，常需要通过各项数据指标，确保驱动版本项目进展正常推进，并通过各种形式报表数据，日常总结日报、周会进展、季度进行总结输出归因，分析数据变化原因，做出对应决策变化，优化运营方式，目前在梳理整理校准分析数据需要大量的时间投入、结合整体目标及当前进展，分析问题优化的后续规划。
对账是资金安全保障中的重要环节，但你是否有思考过对账是怎么进行的？特别是在超大型项目中，一天需要处理等同数百亿USD的资金流水。今天我就来分享一下在超大型项目中对账怎么做。
Pulsar作为下一代云原生架构的分布式消息中间件，存算分离的架构设计能有效解决大数据场景下分布式消息中间件老牌一哥“Kafka”存在的诸多问题，2021年vivo 分布式消息中间件团队正式开启对Pulsar的调研，2022年正式引入Pulsar作为大数据场景下的分布式消息中间件，本篇文章主要从Pulsar运维痛点、Ansible简介、Ansible核心模块详解、Ansible自动化部署zk集群、Ansible自动化部署Pulsar集群几个维度向大家介绍vivo Pulsar万亿级消息处理实践之运维部署。
在前两篇文章《如何设计一个支付系统》《如何设计一个支付系统：核心交易系统架构》中，我们针对支付系统的设计全貌和核心交易系统做了分享，收获了广大读者的喜爱。这是腾讯云架构师技术同盟共创集的最新大作，本篇文章将针对交易系统中的链路优化进行深度拆解。
随着模型训练技术进入规模化应用阶段，提升训练效率与降低算力成本已成为全球AI竞赛的关键突破口。在以集群为单位的常态化运行的模型训练场景中，底层存储系统面临三重核心挑战：需同时实现亿级文件的高吞吐低延迟访问、PB级数据的高可靠存储，以及全系统级的高可用容错能力。本文将系统性解析B站在大规模模型训练场景中构建的存储体系升级方案与工程实践经验。
本文围绕SPU（标准化产品单元）的演进与挑战，系统分析了当前SPU在定义、生产、审核和数据治理方面存在的核心问题，如SPU定义与商品类目强耦合、数据质量不及预期、审核效率仍有提升空间、存在同质化数据等。为应对这些问题，文章重点介绍了通过引入AI/大模型技术，在SPU生产、审核与治理链路中的实践成果，包括算法生成SPU、机审辅助、外包审核流程优化及数据质量提升，并推动了商品托管等应用场景落地。展望未来，提出以大模型为驱动，构建独立的SPU模型与Schema体系，实现SPU与商品定义解耦、全链路自动化升级，最终达成更高效、准确、智能的SPU数据生态。
