技术引领业务创新

摘要：《金融大模型国产化信创适配项目》旨在打造全栈自主的金融行业大模型解决方案，以同花顺自研HiThinkGPT系列模型为核心，构建大模型管理平台和智能体开发工坊，支持风控、客服、投研等场景应用。项目深度适配华为昇腾等国产信创技术，提供双技术路线部署方案，确保安全合规与高性能。通过低代码开发平台和预置智能体，降低AI应用门槛，助力金融机构快速实现业务创新。方案兼顾技术自主性、业务适配性和运营可持续性，为金融信创转型提供全面支撑。（150字）

AI4SE技术成熟: AI技术在软件工程领域的应用达到新高度自动化水平提升: 从辅助工具向自主智能体演进真实场景验证: 研究更加贴近实际开发需求跨领域融合: 程序分析、AI、形式化方法的深度结合智能化程度不断提升: AI技术从辅助工具发展为智能伙伴自动化范围持续扩大: 覆盖软件开发全生命周期可靠性要求日益严格: 特别是在安全关键领域人机协作模式优化: 探索最佳的人机协作方式ASE 2025会议展示了AI时代软件工程的最新发展成果，预示着软件工程正进入一个智能化、自动化的新时代。

DeepSeek-OCR代表的不仅仅是一个技术改进，而是处理长文本问题范式的根本转变：从 “在文本框架内优化” 到 “切换到视觉框架降维打击”从 “追求无限扩展上下文窗口” 到 “智能压缩保留核心信息”从 “完美记忆” 到 “受控遗忘”这项技术为处理超长文档、多轮对话、知识库检索等场景开辟了全新的可能性。作为技术从业者，我们应该密切关注这个方向的发展，并思考如何将其应用到自己的项目中。

DeepResearch代表了AI Agent技术的重要演进方向，从简单的问答交互迈向深度的自主研究。通过多智能体协作、迭代式探索和结构化输出，AI正在成为人类在知识探索和研究工作中的强大伙伴。DeerFlow作为这一领域的优秀开源实现，为我们提供了宝贵的技术参考和实践范例。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，DeepResearch将在学术研究、商业分析、政策制定等多个领域发挥越来越重要的作用。

同花顺PaaS平台集成大模型管理能力，构建一站式机器学习服务平台。平台基于K8S和Docker技术，提供交互式建模、分布式训练、模型推理等核心功能，支持AI全链路研发。创新性地开发了AI分时复用方案，通过智能调度提升显卡资源利用率；采用Fluid组件加速模型推理；集成云原生监控体系实现全流程可观测。平台以"模型与数据为中心"，提供模型开发、训练、部署及数据挖掘、标注等完整功能，支持多种开源框架和异构算力环境，具有灵活易用、高性能的特点，有效降低AI工程实施门槛。

《Mirror：AIGC一体化工程平台——从Demo到生产级应用的跨越》介绍了同花顺AIGC-Tradingview团队开发的Mirror平台。该平台通过五大核心模块（Agent系统、Web IDE、沙盒环境、视觉工具和上下文管理）实现AIGC应用的全流程工程化，支持从需求到部署的端到端开发。Mirror创新性地采用上下文驱动的智能生成技术，显著提升代码质量与开发效率，并实现跨职能团队的无缝协作。平台计划进一步与企业内部系统集成，推动AIGC技术从实验性Demo向稳定生产级应用的转变，为软件开发行业带来新的

【摘要】互金公司随着AI发展面临爬虫需求激增与资源排期问题。现有低代码平台虽降低门槛，但仍需用户掌握数据提取技能。为此拟开发智能爬虫插件，通过大模型技术完全消除XPath等专业需求，使非技术用户也能轻松采集数据，提升平台易用性和覆盖范围。该方案将结合现有平台与AI能力，实现零代码操作体验。

Clumsy 是一款功能强大且易用的弱网测试工具，能够帮助开发人员快速发现应用程序在网络异常情况下的潜在问题。无论是测试网页加载、视频通话还是其他网络应用，Clumsy 都能提供有效的模拟支持，是开发与测试人员的得力助手。

《上下文工程：提升AI编程效率的系统方法论》 摘要：上下文工程是为AI编码助手构建系统化上下文信息的方法论，通过提供完整的执行环境解决AI编程中的常见问题。其核心要素包括规范定义、参考示例、执行步骤和验证机制，工作流程涵盖需求定义、蓝图生成和实现执行。相比提示工程，上下文工程能显著提升开发效率，减少重复沟通，确保代码质量，并沉淀团队知识。该方法特别适用于企业级项目开发、团队协作及需要遵循严格规范的编程场景，通过渐进式构建和模块化组织实现最佳实践。

简介:还在为画图头疼吗？* 产品画流程图，排版半天；* 售前看到竞对一张好图，想拿过来，要一笔笔画；* 开发想要架构图，还得手动画。这次分享带你体验：一句话让 AI 自动出图，流程图、架构图、时序图都能搞定。
从此，画图不再是负担，而是乐趣。

摘要：Clumsy是一款Windows平台的弱网测试工具，可模拟延迟、丢包、篡改等网络异常情况，支持TCP/UDP协议。无需安装，解压即用，需管理员权限运行。通过过滤器设置目标数据包，选择模拟功能并调整参数后，点击Start/Stop即可控制测试。适用于各类网络应用的质量检测，帮助开发者优化程序在恶劣网络下的表现。支持本地调试和实时参数调整，是开发测试的高效辅助工具。

本文档概述了系统简繁体转换方案，涵盖前端到后端的全面转换策略。主要内容包括：1）转换目标为全系统文本（静态/动态/交互数据）准确转换为台湾繁体，确保性能稳定；2）采用opencc-js（前端）和OpenCC4j（后端）实现转换，建立统一转换规则和缓存机制；3）制定详细测试计划（功能/性能/兼容性测试）及风险应对措施（错误词汇表、性能优化）；4）实施步骤分环境配置、功能开发、多轮测试及客户验收阶段。重点保证转换准确性、系统性能及跨平台兼容性，特别针对金融专业术语建立专项处理机制。

本文介绍了基于HuggingFace平台上text2sql-dataset数据集的Text2SQL模型微调过程。该数据集包含12.6万条自然语言查询与对应SQL语句的样本。通过分析显示数据集在聚合查询、多表关联等任务上分布广泛。预处理阶段将原始数据转换为适合百炼平台的两列格式（Prompt+Completion）。采用Qwen2.5-7B模型进行微调，调整训练轮数为1，最终在验证集上达到96%的准确率，训练损失收敛至0.09。整个训练耗时15小时，消耗约127元计算资源。实验表明密切监控损失曲线并动态调整训

本项目基于阿里百炼平台，采用参数优化和知识蒸馏技术对qwen2.5-7b模型进行法律领域微调。从HuggingFace获取法律训练数据并预处理后，设置学习率3e-4、批次10、3轮训练等参数进行微调。实验发现默认参数效果不佳，需调整学习率并增加数据量。验证显示微调后模型回答更具权威性，能引用法律条文，显著提升法律问答性能。但存在数据质量需提升、处理复杂法律问题能力待加强等问题。项目成功验证了大模型在法律领域的微调可行性。

AI云原生：重构智能时代的计算范式 中国AI大模型市场预计2025年突破千亿规模，云原生成为AI基础设施的核心标准。本文解析其技术架构与实践路径： 核心价值：通过容器化、自动化和弹性伸缩，解决传统AI的数据孤岛、资源碎片化等问题，工程效率提升18倍； 技术支柱： 异构GPU池化（NVIDIA MIG/华为昇腾NPU） 高速存储（Fluid加速模型加载延迟降低至8ms） RDMA网络（0.8μs超低延迟） Kubeflow全生命周期管理； 金融实践：AI-PaaS平台实现GPU资源利用率提升70%，弹性训练自

摘要：本文详细介绍了如何在配备RTX 4090 24G显卡的AutoDL服务器上部署1.5B参数模型的全流程。内容涵盖环境准备、vLLM安装、HuggingFace模型直接加载与本地部署两种方案，并提供服务调用测试方法和常见问题解决方案。文章特别强调了无卡模式开机技巧、国内镜像源配置等实用技巧，并分享了Docker部署方案作为备选。实测数据显示，在RTX 4090上该模型生成阶段吞吐量可达36 tokens/s，文中还包含完整的参数配置说明和资源监控建议。

摘要：Readdy.ai是一款AI驱动的产品设计工具，让产品经理通过自然语言直接生成高保真原型。其核心能力包括自然语言生成界面、风格迁移、可视化编辑、多页面一致性设计及代码输出（支持React/HTML/CSS）。相比传统流程，Readdy将原型开发周期从周级压缩至分钟级，并支持Figma双向互通、数据库直连等高级功能。通过数据标注平台案例展示其生成代码质量与交互效果。与竞品Lovable对比，Readdy更擅长完整页面开发与视觉转化，适合产品经理快速验证需求。工具本质是提升业务需求的“技术翻译”效率，而非

本文介绍了利用AI工具Trae自动化前端项目国际化(i18n)改造的实践。针对历史项目中大量硬编码中文带来的扩展难、维护困难等问题，通过AI自动识别中文字符串、智能生成语义化JSON key、自动更新翻译文件及代码替换，将原本需要数周的工作缩短至数天。以FlowHeader组件为例，展示了从指令配置到自动生成中英文翻译文件、智能重构代码的完整流程。实践表明AI工具显著提升了效率(90%+)和质量，确保了命名一致性，降低了开发者认知负荷。文章也指出了当前AI在上下文处理能力和开发环境适配方面的改进空间，凸显了