随着大型语言模型(LLMs)的日益普及，对其安全性的关注也与日俱增。然而，现有的大量LLM都易受Jailbreak攻击，这会带来潜在的物理、心理和社会危害。本文将深入探讨一种名为PAIR（Prompt-level Iterative Adversarial Refinement）的黑盒Jailbreak方法，它以其高效性和通用性，正在成为大模型攻防领域的一颗新星，并对未来的安全策略提出了新的挑战。
随着人工智能技术的飞速发展，Agentic AI（智能体AI）正以其前所未有的复杂性和自主决策能力，引领着各行各业的转型。这种下一代框架集成了AI智能体（AI Agents）、大型语言模型（LLMs）、模型上下文协议（MCP）、专业工具和无缝集成等多种先进组件，旨在提供上下文感知、目标驱动的解决方案。本文将深入剖析这些要素之间的互联互通关系，以及它们对自动化未来的共同影响，并探讨Agentic A
大语言模型（LLM）作为当下人工智能革命的前沿技术，通过海量文本和代码的训练，展现出处理、理解和生成类人语言的能力。但我们必须认识到，这种“类人”能力仅仅是一种高度复杂的统计模式匹配和概率预测，而非真正的理解或意识。本文将深入探讨 大语言模型（LLM） 的定义、工作原理、局限性，以及如何负责任地利用这项技术，以避免被其“类人幻象”所迷惑。 1. 解读核心定义：何谓“模仿”？ 文章开头提到：“LLM
在人工智能（AI）和大语言模型（LLM）技术蓬勃发展的今天，仅仅精通代码已经远远不够。对于希望在国际AI舞台上脱颖而出的软件工程师来说，掌握一门合适的第二外语，将成为一项极具竞争力的优势。本文将探讨AI工程师在英语之外，应该选择哪种第二外语，并分析其背后的原因。 英语：AI世界的通行证 毋庸置疑，英语是进入AI/LLM世界的首要条件。正如原文所说，英语是技术文档、开源项目、研究论文、国际会议以及全
你是否也有过这样的经历：在紧张刺激的《万智牌》（Magic: The Gathering，MTG）对战中，突然卡壳，不知道某张卡牌的效果如何运作？大家面面相觑，最终只能求助于 Google，游戏被迫中断，乐趣也大打折扣。本文将介绍如何利用旧电脑，像作者一样，搭建一个 自建 LLM 聊天机器人，帮你解决《万智牌》规则上的疑问，让游戏体验更流畅。 核心关键词：自建 LLM 聊天机器人，《万智牌》，旧电
近年来，自然语言处理领域涌现出两种主流架构，用于处理大规模上下文信息：大上下文模型（LCM） 和 大型语言模型（LLM） 结合 检索增强生成（RAG） 的管道。本文将深入探讨这两种架构，分析其设计、计算复杂性、推理延迟以及实际部署方面的考量，帮助读者理解它们各自的优势和权衡，从而在设计需要理解和生成大规模上下文的系统时做出明智的决策。核心关键词包含：大上下文模型（LCM），大型语言模型（LLM），
金融报告浩如烟海，如何从中快速提取关键信息，进行深入分析，一直是金融从业者面临的挑战。传统的RAG（检索增强生成）技术在处理通用知识任务时表现出色，但在金融领域却显得力不从心。本文将深入探讨一种名为 FinRAG (Financial Retrieval-Augmented Generation) 的新型AI解决方案，它通过 元数据驱动 的检索方式，结合分层摘要和强大的语言模型，显著提升了金融分析
我们已经探讨过什么是 AI Agent，如何构建一个基础的 Agent，甚至如何利用 RAG（检索增强生成）技术来增强它们的外部知识。但其底层逻辑究竟是什么？这些 AI Agent 实际上是如何设计来感知环境、做出决策并以连贯的方式采取行动的呢？今天，我们将扮演建筑师的角色，深入探讨一些常见的“大脑设计”，也就是 Agentic架构。我们将从简单的架构开始，逐步深入到更复杂的设置，特别是那些驱动着
Flux Kontent：大模型时代内容一致性的终极解决方案？
早安。在人工智能图像生成领域，一致性一直是一个巨大的挑战。尽管 Midjourney V7 推出了 Omni-reference 功能，而 ChatGPT-4o 模型也开始利用参考图像进行风格调整和修改，但它们都面临着同一个问题：生成图像相似度较高，却无法做到精确复制。然而，Black Forest Labs，也就是 Flux 的创建者，推出了 Flux Kontent，旨在解决内容一致性问题，为
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了革命性的进展，展现出强大的理解和生成能力。然而，尽管LLM拥有巨大的潜力和能力，在数学方面却常常表现得力不从心，尤其是面对复杂的方程式时。本文将深入探讨LLM在数学方面遇到的挑战，分析其根本原因，并探讨可能的解决方案，最终介绍一个结合了Gemini API和SymPy的数学计算聊天机器人案例，希望能为解决LLM的数学难题提供一些思路。 LLM：统计语言的
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