我们是阿里巴巴智能引擎团队，是阿里 AI 工程领域的先行者和深耕者，持续为阿里集团各业务提供高质量的 AI 工程服务。Muse 是智能引擎推出的面向内部的 AIGC 创作工作台。本文分享了 Muse 在探索 FLUX.1-dev 支持原生 2k 分辨率生图过程中的经验。 文章涉及的模型及对应的原生超清图片生成能力已在魔搭上线。因微信画质压缩原因，文中示意图未完全还原，欢迎大家在魔搭体验。
本文是一篇关于如何构建一个极简ReAct Agent的实践教程，使用Java语言实现。文章通过一个200行代码的示例，帮助读者深入理解ReAct模式中的“思考 - 行动 - 观察”循环机制，并借助实际场景（如补货计划单审批）演示了Agent的工作流程。此外，作者还分享了代码运行方式、核心思路及具体的执行过程，便于读者动手实践与调试。
沿着 AI 的发展脉络，本系列文章从Seq2Seq到RNN，再到Transformer，直至今日强大的GPT模型，我们将带你一步步深入了解这些关键技术背后的原理与实现细节。无论你是初学者还是有经验的开发者，相信读完这个系列文章后，不仅能掌握Transformer的核心概念，还能对其在整个NLP领域中的位置有一个全面而深刻的认识。那就让我们一起开始这段学习之旅吧！Embedding、向量、无监督学习、卷积、RNN、Transformer、PyTorch……当你意识到 AI 时代已经到来，决定迈出学习的第一步时，是否也和我一样被这些繁多的术语弄得无所适从、不知从何开始？本文旨在以简明易懂的方式，梳理 AI 的基础概念，帮助读者零帧起手，顺利开启 AI 学习之旅。之所以是 -1 开始是因为里面有部分我们高中学过的但已经被遗忘的知识。
在网络安全领域，漏洞检测是一项至关重要且复杂的工作。随着Web应用规模的扩大和攻击手段的多样化，传统的人工检测方式已难以应对日益增长的安全需求。传统Web安全扫描器依赖预设规则库和模式匹配，难以应对新型漏洞及复杂业务逻辑中的隐性风险，且易产生误报和漏报；人工测试虽能深入分析漏洞，但受限于人力成本高、执行周期长，面对海量代码和频繁更新的应用时效率低下。而大语言模型（LLM）凭借其强大的上下文理解能力，可快速解析业务逻辑、生成针对性测试用例，并模拟多维度攻击路径，显著提升漏洞发现的覆盖率与准确性。通过LLM辅助自动化测试，不仅能弥补传统工具的局限性，还能加速人工复核流程，成为应对现代Web安全挑战的必要补充。本文以web安全渗透利器集成mcp server为基础来进行了此项探索与实践，介绍一种基于cline的自动化漏洞检测方案，通过其MCP Server服务，实现AI模型对BurpSuite工具的智能调度与控制，从而完成高效的Web应用漏洞自动化检测。
本文探讨了在AI技术应用方面的战略布局与实践，指出“人人都是AI工程师”的时代已经到来。文章从AI应用的三种模式——Embedding模式、Copilot模式和Agents模式入手，详细解析了不同模式的技术实现思路与业务场景适配情况，并通过具体案例展示了如何利用AI技术提升业务效率和用户体验。此外，文章还分享了提示词工程、模型选型与评测、Function Calling与RAG等关键技术点，并展望了未来AI工程师的发展方向。
Dify 是一个用于构建 AI 原生应用的开源平台，一个结合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps 的综合性开发平台。由于其可视化的 AI 应用开发模式（支持聊天助手、工作流等）而获得了广泛的应用，受众群体包括开发者、运营、产品、公司人员等。 Spring AI Alibaba（SAA） 是一款以 Spring AI 为基础，深度集成百炼平台，支持 ChatBot、工作流、多智能体应用开发模式的 AI 框架。Spring AI Alibaba 提供了完全对等于 Dify 平台的应用开发能力，作为框架，它更强调用户基于 SDK 开发自己的应用。 在当前市场下，两款开源框架/平台分别有各自适用的开发场景，且都得到了开发者和企业的广泛采用。在这篇文章中，我们将深度讲解两个框架的结合：如何将在 Dify 平台上开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程，至于为什么这么做？扩展性、性能、稳定性提升？请通过接下来的示例和企业实践测试数据了解详情。
本文探讨了程序员在架构设计中的核心认知与实践，从系统架构的基本定义、原则和方法入手，深入解析了“形式”、“功能”和“概念”三者之间的关系。文章还结合《软件设计的要素》等书籍内容，强调了“概念”在架构设计中的重要性，并通过银行业架构网络（BIAN）和最小企业架构的实际案例，展示了如何构建敏捷、可复用的业务平台。最后，作者分享了关于程序员底层思维、技术领导力以及架构演进的思考，为读者提供了全面的架构认知框架。
