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打破传统叙事逻辑，构建基于原子化任务的人机交互
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
React 的正确使用方法：ref 篇
你真的用对了 useRef 吗？在与 TypeScript 一起使用、以及撰写组件库的情况下，你的写法能够避开以下所有场景的坑吗？
软件测试之道 -- 做一个有匠心的程序员
作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农，做一个有思想的程序员！》的文章。本文作为续篇，从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
RAG效果优化：高质量文档解析详解
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。
通义视觉推理大模型QVQ-72B-preview重磅上线
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview，这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此，该模型仍存在一些局限性，仍在学习和完善中。
破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”
vLLM 是一种便捷的大型语言模型（LLM）推理服务，旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM，用户可以轻松发起推理请求，享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战，如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等，阿里云函数计算（FC）提供了 GPU 预留实例闲置计费功能，优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外，FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式，帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说，vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项，满足不同业务需求。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。