Java与生成式AI：构建内容生成与创意辅助系统
生成式AI正在重塑内容创作、软件开发和创意设计的方式。本文深入探讨如何在Java生态中构建支持文本、图像、代码等多种生成任务的创意辅助系统。我们将完整展示集成大型生成模型（如GPT、Stable Diffusion）、处理生成任务队列、优化生成结果以及构建企业级生成式AI应用的全流程，为Java开发者提供构建下一代创意辅助系统的完整技术方案。
《大模型驱动的智能文档解析系统：从领域适配到落地优化的全链路开发实践》
本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。
《大模型赋能文化遗产数字化：古籍修复与知识挖掘的技术实践》
本文记录大模型赋能文化遗产数字化的实践，针对古籍异体字识别难、残缺文本补全不准、隐性知识难挖掘、多模态数据割裂、中小机构部署难、知识难更新等痛点，提出对应方案：搭建古籍文字与语境知识库提升识别理解率，以多源史料关联与历史逻辑约束实现文本精准补全，构建多层级框架挖掘隐性知识，设计多模态语义对齐整合多元信息，通过轻量化优化与混合部署降低使用门槛，建立动态机制保障知识迭代。优化后多项关键指标显著提升，为古籍数字化提供有效路径。
mmBERT：307M参数覆盖1800+语言，3万亿tokens训练
mmBERT是基于ModernBERT架构的多语言编码器，在1800多种语言、3万亿token上预训练，创新性地采用逆掩码调度与级联退火语言学习（ALL），动态引入低资源语言并优化采样策略。使用Gemma 2 tokenizer，支持最长8192上下文，结合Flash Attention 2实现高效推理。在GLUE、XTREME、MTEB等基准上超越XLM-R、mGTE等模型，尤其在低资源语言和代码检索任务中表现突出，兼具高性能与高效率。
Playwright MCP 浏览器自动化框架全面解析
Playwright MCP是微软推出的开源项目，结合Playwright与MCP协议，让AI通过结构化数据直接操作浏览器。告别传统视觉识别，实现高效、精准的网页自动化，广泛应用于测试、爬虫、办公自动化等场景，大幅提升效率与可靠性。
利用Playwright MCP与LLM构建复杂的工作流与AI智能体
本文介绍如何通过Playwright MCP与大语言模型（LLM）结合，构建智能AI代理与自动化工作流。Playwright MCP基于Model Context Protocol，打通LLM与浏览器自动化的能力，实现自然语言驱动的网页操作。涵盖环境配置、核心组件、智能任务规划、自适应执行及电商采集、自动化测试等实战应用，助力高效构建鲁棒性强、可扩展的AI自动化系统。