文章系统性地回顾了 AI 技术的四个演进阶段：基座模型确立、推理能力提升（思维链与过程监督）、Agent 架构设计（知行合一与自我反思）以及垂直领域应用（以 Code 为例）。作者指出，虽然基座模型决定了智能的下限，但工程师通过业务场景拆解、流程编排、工具抽象及评测体系搭建，才是决定产品体验上限的关键。文章详细解析了 CoT、ReAct、Reflexion、SWE-bench 等核心论文背后的技术逻辑，强调 AI 工程师正从“炼丹师”进化为“系统架构师”与“场景定义者”，在 AI+时代，工程实践与对场景的深刻理解依然是不可替代的核心竞争力。
本文系统介绍了淘宝订单列表在面对业务增长、架构演进和用户体验需求下的优化实践。文章围绕首屏性能优化、交互体验升级和白屏问题治理三大核心方向展开，详细阐述了双层预请求策略、多级缓存体系、多实例架构以及失效标记机制等具体技术方案，旨在解决闪购业务上线后出现的加载延迟、缓存命中率下降、Tab 切换不流畅以及边缘白屏等问题。通过这些优化，订单列表的缓存命中率和首屏渲染时间显著提升，页面空白率大幅降低，整体用户体验得到了质的飞跃。文章还总结了技术成果，并对未来体验与性能的平衡以及前瞻性用户体验度量体系的构建进行了展望，为复杂业务场景下的前端优化提供了可复用的方法论和宝贵的实践经验。
本文介绍了入选 ICCV 2025 的研究成果 FPEM。针对电商直播中缺乏美颜效果量化评价体系的问题，研究团队首先构建了包含 10，000 张真实直播人脸及 20 万条专家标注的大规模数据集 LiveBeauty。随后提出了 FPEM 模型，该模型通过 PAPM 模块提取人脸先验特征，MAEM 模块利用 CLIP 架构捕获多模态美学语义，并结合 SFM 模块进行自适应融合。实验证明，FPEM 在多个权威数据集上刷新了 SOTA 性能，并已成功应用于淘宝直播的视觉体验监控与算法优化。
