切块、清洗、烹饪：RAG知识库构建的三步曲
大语言模型明明已经喂了大量文档，为什么还是答非所问？就像米其林厨师需要精心处理食材，RAG系统也需要巧妙处理文档。从文本分块、清洗到结构化索引，这些不起眼的处理步骤决定了AI回答质量的上限。掌握这些技巧，让你的RAG系统从「路边摊」蜕变为「米其林餐厅」。
阿里云百炼 UI 设计器：让 AI 对话秒变可交互界面
阿里云百炼 UI 设计器的使命，是以低门槛、高效率的方式，让开发者与非技术人员也能在极短时间内，完成专业级 AI 应用的构建、发布与运行，从而加速 AI 技术的业务落地与价值兑现。未来，UI 设计器将持续围绕能搭、搭好、好搭三大方向打磨能力。
构建AI智能体：四十九、MCP 生态的革命：FastMCP 如何重新定义 AI 工具开发
FastMCP是一个基于MCP协议的高性能Python框架，旨在简化AI模型与外部工具的集成开发。它通过装饰器、类型提示等现代Python特性，将MCP协议的标准化要求转化为Pythonic的开发体验。核心功能包括：工具注册（@mcp.tool）、资源管理（@mcp.resource）和提示词模板，支持自动生成JSONSchema、异步任务调度和错误处理。FastMCP通过三层架构（应用层、核心引擎、协议适配层）实现高效开发，典型应用场景如"AI调用计算器工具"只需简单装饰器即可完成工具
构建AI智能体：五十一、深思熟虑智能体：从BDI架构到认知推理的完整流程体系
本文系统介绍了深思熟虑智能体（Deliberative Agent）及其核心BDI架构。智能体通过信念（Beliefs）、愿望（Desires）、意图（Intentions）三个核心组件实现复杂决策：信念系统维护环境认知，愿望系统管理目标设定，意图系统执行行动计划。文章详细阐述了智能体的状态管理、推理机制和完整决策流程，并通过一个学术研究助手的设计示例，展示了如何实现从环境感知、计划制定到执行反思的完整认知循环。这种架构使智能体能够进行深度思考、规划和学习，而非简单反应式响应，代表了人工智能从工具性向认知性
AI 十大论文精讲（八）：知识蒸馏如何让大模型 “瘦身不减能”
本篇解读DistilBERT，一篇解决大模型落地难题的里程碑论文。面对BERT等大模型参数多、耗能高、部署难的问题，DistilBERT提出预训练阶段知识蒸馏，结合三重损失与轻量化设计，在保留97%性能的同时，模型缩小40%，推理提速60%，推动NLP迈向高效、绿色、边缘化应用。
大模型备案攻略—2025全网最新最详细解读版
随着AI技术的发展，大模型备案成为行业热点。本文详解备案所需具体条件与注意事项，涵盖模型功能、适用场景、研制情况、安全评估及备案材料等核心内容，帮助企业全面了解备案流程，规避合规风险，顺利推进产品上线。
