阿里云支持鹰角3D新游《明日方舟：终末地》全球开服
鹰角网络新作《明日方舟：终末地》全球公测，下载破3000万。面对高并发、高精度3D交互与实时基建等严苛挑战，阿里云以全栈技术（弹性算力、Serverless数据库、全球网络、全链路可观测）保障稳定流畅体验。（239字）
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
本文介绍淘宝搜索如何通过RTP-LLM框架，创新实现大Batch调度、批次内KV缓存复用及MoE Kernel动态调优，成功落地3.5B MoE大模型相关性计算，在严苛500ms延迟约束下保障性能与稳定性。
研发需求排期实战指南：工具选型、流程搭建与效能提升
本文系统阐述研发需求排期的痛点与科学解法，提出“评估—调度—管控—变更—复盘”闭环机制，详解四象限量化评分、可视化负载均衡、节点化预警管理等方法，并对比推荐全流程、敏捷、资源规划及优先级管理四类工具，附Python/SQL实战代码与常见问题解答。（239字）
告别 “仅接入”：Java AI 落地，工程化是核心逻辑
AI热潮下，Java团队易陷代码耦合、服务不稳、成本失控困局。本文指出：接入大模型仅是起点，工程化才是关键——需构建统一接入层、高并发支撑架构与全生命周期管控体系。推荐JBoltAI框架，助力快速落地企业级“可用”AI应用。（239字）
Java AI 开发核心：工程化先行，而非仅接入大模型
Java做AI不仅是接入大模型，更需工程化思维。面对多模型对接、高并发、成本失控等挑战，企业应构建统一接入层、采用事件驱动架构、实现全生命周期管控。通过JBoltAI等框架，实现稳定、高效、可扩展的AI应用落地，让AI真正成为可运营的战略资产。（238字）
工程化实践：JBoltAI框架赋能Java企业AI转型
在数字化转型浪潮中，Java企业亟需通过工程化实现AI应用的高效开发。JBoltAI框架凭借统一接入、智能路由、负载均衡与熔断降级等能力，显著提升系统稳定性与开发效率，助力企业应对复杂业务与高并发挑战，推动AI技术在企业级场景的深度落地。
