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【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现
阅读这个文章可能的收获：理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
大模型推理主战场：通信协议的标配
DeepSeek加速了模型平权，大模型推理需求激增，性能提升主战场从训练转向推理。SSE（Server-Sent Events）和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据，如一问一答场景；WebSocket支持双向实时通信，适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议，能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互，满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大，网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战，需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
从 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
日志采集 Agent 性能大比拼——LoongCollector 性能深度测评
为了展现 LoongCollector 的卓越性能，本文通过纵向（LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比）和横向（LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比）两方面对比，深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
链路诊断最佳实践：1 分钟定位错慢根因
本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。
MCP Server On FC之旅2: 从0到1-MCP Server市场构建与存量OpenAPI转MCP Server
本文介绍了将社区主流STDIO MCP Server一键转为企业内可插拔Remote MCP Server的方法，以及存量API智能化重生的解决方案。通过FunctionAI平台模板实现STDIO MCP Server到SSE MCP Server的快速部署，并可通过“npx”或“uvx”命令调试。同时，文章还探讨了如何将OpenAPI规范数据转化为MCP Server实例，支持API Key、HTTP Basic和OAuth 2.0三种鉴权配置。该方案联合阿里云百练、魔搭社区等平台，提供低成本、高效率的企业级MCP Server服务化路径，助力AI应用生态繁荣。