Androidify 焕新登场！这款全新应用可让您使用自拍和 AI 构建自己的专属 Android 机器人。今年早些时候，我们向您介绍了其中的一些组件。从现在开始，您可以使用 Androidify 的网页端，也可以使用 Google Play 上的应用版本。在这款新的 Androidify 应用中，您可以上传自拍照或根据需要编写提示，添加一些配件，然后见证 AI 如何构建属于您独一无二的机器人。体验过后，欢迎回来继续阅读，详细了解我们用于创建此应用的 AI API 和 Android 工具。
随着多模态大模型技术的发展，我们能用 AI 做的事情越来越多，比如让模型理解图片、生成视频和克隆声音。但与此同时，一个现实的问题也摆在了我们面前，AI 生成的内容越来越逼真，虽然带来了一定的技术便利性，比如社交媒体上，大家可以很轻松地给视频添加特效，也可以很方便地使用类似即梦这样的软件生成图片或者视频，但是技术的进步同时也会带来一些恶意行为，技术本身是无罪的，但是有的人使用AI去生成逼真的图片，或者视频，如何分辨真假，保证信息安全，成了一个重要的挑战。为应对这一全球性挑战，由中国图象图形学学会、蚂蚁集团、云安全联盟CSA大中华区主办，广泛联合学界、机构共同组织发起2025全球AI攻防挑战赛。比赛结束后，蚂蚁安全与智能实验室发布了一个百万量级的名为 OpenMMSec 的开放式多模态AI安全基准数据集，近期全面开源了。
在软件测试领域，如何提升测试效率、降低研发成本并保障测试质量一直是亟待解决的问题。本文从人工测试向自动化测试转型的实践，详细阐述基于Jest的自动化测试在人工编写测试case到通过BDD（基于行为驱动开发）生成测试case的完整解决方案，以及在实施过程中遇到的挑战和取得的成果。
本文聚焦百度电商风控场景，针对传统机审多模态识别弱、语义模糊难区分、审核体验差等痛点，推进原有机审流程向AI化流程改造，基于业界MultiAgent范式在审核场景落地应用，提出 “多模态大模型 + 规则 + 知识库” 协同的机审 Agent 方案。通过：1. 审核标准体系化、大模型化；2. 多模态大模型在领域典型问题上的抽象技术方案；3. 针对场景化问题精准优化。产出标杆式业务落地效果，为电商风控大模型落地提供可迁移能力强的技术方案。
过去一年，一直在想一个问题，平时所做的那些性能优化是否真有必要？有没有可能是系统本身可观测性不够，这些只是优化了可观测部分指标，比如某一段的延迟或者吞吐，但并没有真正改善用户实际体验，甚至为此，还引入新的复杂度，使得系统不断熵增。Fred Brooks 在“没有银弹”文中指出，软件工程的本质是复杂性的管理。复杂性无法被消灭，只能转移或隐藏，而抽象是控制复杂性的主要手段之一。技术发展也是如此，框架和工具的抽象程度越来越高，出现大量成熟的开发框架，甚至业务框架，开发借助 Quick Start 工具可以快速搭建站点，甚至不熟悉 TCP/IP，也能借助 Netty 完成高并发服务上线，开发成本似乎在变得越来越简单，却往往把复杂性转移至系统运行期。若能够深入一线去排查问题，很多时候，你会发现排查问题的时间，以及最终问题的解决的成本都在变高。
在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收益常常有限。真正的瓶颈，往往潜伏在数据入库之前的一个细节——文档分块（chunking）。不当的分块会破坏语义边界，拆散关键线索并与噪声纠缠，使被检索的片段呈现“顺序错乱、信息残缺”的面貌。在这样的输入下，再强大的模型也难以基于支离破碎的知识推理出完整、可靠的答案。某种意义上，分块质量几乎决定了RAG的性能上限——它决定知识是以连贯的上下文呈现，还是退化为无法拼合的碎片。 在实际场景中，最常见的错误是按固定长度生硬切割，忽略文档的结构与语义：定义与信息被切开、表头与数据分离、步骤说明被截断、代码与注释脱节，结果就是召回命中却无法支撑结论，甚至诱发幻觉与错误引用。相反，高质量的分块应尽量贴合自然边界（标题、段落、列表、表格、代码块等），以适度重叠保持上下文连续，并保留必要的来源与章节元数据，确保可追溯与重排可用。当分块尊重文档的叙事与结构时，检索的相关性与答案的事实一致性往往显著提升，远胜于一味更换向量
