让AI读懂代码需求：模块化大模型微调助力高效代码理解与迁移
本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
Kimi-K2-Instruct技术原理与创新点深度解析
Kimi-K2-Instruct是月之暗面推出的全球首个开源万亿参数MoE模型，具备工具调用、复杂推理与自主决策能力，定位为“反射级Agent模型”。其采用混合专家架构，每次推理仅激活320亿参数，结合多头潜在注意力（MLA）机制，显著提升计算效率与长文本处理能力。模型在编码、数学、工具使用等任务中表现卓越，多项指标达开源模型领先水平。同时支持灵活部署与低成本应用，推动智能代理技术民主化发展。
如何让 AI 工具更懂你，更听话？
你是否也曾被AI“气到吐血”？明明说的是A，AI却给了B？别沮丧，2025年的AI也需要“正确沟通”。本文教你五大提示技巧：动态提示、多模态输入、Few-shot示例、任务分解与安全边界，让AI从“人工智障”变身“贴心助手”。学会“说AI的语言”，释放创造力，提升效率，开启智能生活新时代！
上下文学习的神奇魔法：轻松理解AI如何无师自通
你有没有想过，为什么给GPT几个例子，它就能学会新任务？这就像魔法一样！本文用轻松幽默的方式解密上下文学习的原理，通过「智能客服训练」场景，带你理解AI如何像人类一样从示例中学习，无需额外训练就能掌握新技能。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言生成中的可控性研究与应用（229）
本文深入探讨Java大数据与机器学习在自然语言生成（NLG）中的可控性研究，分析当前生成模型面临的“失控”挑战，如数据噪声、标注偏差及黑盒模型信任问题，提出Java技术在数据清洗、异构框架融合与生态工具链中的关键作用。通过条件注入、强化学习与模型融合等策略，实现文本生成的精准控制，并结合网易新闻与蚂蚁集团的实战案例，展示Java在提升生成效率与合规性方面的卓越能力，为金融、法律等强监管领域提供技术参考。