在医疗领域，生成式人工智能（GenAI）被寄予厚望，从临床文档处理到辅助诊断，人们期待它能带来革命性的变革。然而，间接提示注入作为一种新兴的安全威胁，如同希腊神话中阿喀琉斯脚踝上的致命弱点，严重威胁着GenAI在医疗领域的可靠性和安全性。本文将深入探讨间接提示注入的原理、危害，以及针对医疗场景的潜在风险，并提出相应的缓解策略，以期促进GenAI在医疗领域的安全应用。 GenAI与LLM：技术基础与
在大型语言模型（LLM）领域，位置编码扮演着至关重要的角色，它赋予模型理解序列中词语顺序的能力。早期Transformer模型采用的正弦位置编码虽然巧妙，但将位置信息直接叠加到词嵌入中，可能会“污染”词义。为了解决这个问题， RoPE (Rotary Positional Encoding) 旋转位置编码应运而生，它通过旋转向量的方式，在不干扰词义的前提下，优雅地将位置信息融入模型。本文将深入探讨
ChatGPT 数据揭秘：如何收集、处理并输送数据给大模型
ChatGPT 似乎无所不知，这背后隐藏着一套复杂的数据采集、处理和训练流程，将海量文本转化为你所交互的 AI 生成的响应。本文将深入探讨 ChatGPT 的数据来源、数据处理方式，以及如何将数据转化为大模型可用的形式，涵盖技术栈、架构、可扩展性策略和优化技巧，让你了解大模型背后的数据运作机制。 1. 数据收集与获取：构建 ChatGPT 的知识基石 一切都始于数据，而且是海量数据。数据的质量和多
在大型语言模型（LLMs）飞速发展的时代，如何保护你的网站内容不被AI未经授权地抓取、学习和利用，成为了每个网站所有者和内容创作者必须面对的关键问题。如同robots.txt之于搜索引擎优化（SEO），一个名为llms.txt的新标准正在崛起，旨在为生成式AI提供类似的指令，控制其对网站内容的访问和使用。本文将深入探讨llms.txt的重要性、功能、应用场景，以及如何有效利用它来保护你的数字资产，
大模型的能力一直备受争议，有人认为它们是人工智能的未来，具备超越人类的智慧；也有人认为它们只是简单的文本生成器，缺乏真正的理解和思考能力。本文将探讨大模型的本质，强调它们作为工具的属性，并结合实际案例分析其在特定领域的应用效果。最终的结论是，大模型既非聪明，也非愚笨，它们只是工具，关键在于如何正确使用。 1. 大模型：工具的本质 “工具”是理解大模型的关键。正如锤子是建筑工人的工具，显微镜是科学家
人工智能的自我进化一直是研究领域的热点话题，而来自 MIT 的一项新研究“自适应语言模型”（Self-Adapting Language Models，SEAL）为这一领域带来了新的突破。这项研究提出的 SEAL 框架，允许大型语言模型（LLMs）自主更新其模型权重，标志着我们向真正实现自我进化的 AI 又迈出了重要一步。本文将深入探讨 SEAL 的核心机制，以及它在 LLM 和 AI 自我进化
人工智能（AI）已不再只是一个流行语，它正在深刻地改变着我们的生活、工作以及与技术的互动方式。面对市面上琳琅满目的AI模型，我们该如何理解并选择它们呢？本文将深入探讨当下真正重要的六大AI模型类型，帮助你拨开云雾，抓住AI发展的核心。理解这些AI模型，将有助于我们在未来的发展中占据先机，更好地运用人工智能技术。 机器学习：从数据中学习，预测未来 机器学习（Machine Learning, ML）
2025年，人工智能（AI）领域正经历一场前所未有的权力重塑。OpenAI与Google Cloud的战略合作、下一代AI Agent平台的崛起、量子技术赋能的AI助手，以及日益严峻的AI安全挑战，共同构成了这幅波澜壮阔的AI产业图景。从云端基础设施到设备端AI，再到主权芯片战略，2025年将是全球AI格局真正洗牌的一年。 OpenAI与Google Cloud的战略联盟 尽管OpenAI与微软保
大型语言模型 (LLM) 正在迅速改变各行各业，掌握 LLM开发 无疑是面向未来的技能。然而，面对众多的工具和框架，初学者很容易迷失方向。本文将提供一个清晰的三步指南，教你如何使用 Python 和 LangChain 生态系统从零开始构建自己的 AI Agent。 首先，你需要选择合适的工具。在 Python 的 LLM 开发领域，LangChain 生态系统占据主导地位。LangChain 提
在人工智能领域，我们正经历一场从被动助手到智能自主体的重大转变。这些新型智能体不仅仅是对用户指令做出反应，更能够主动行动、制定计划并代表用户进行交互。这正是 Agentic AI（自主智能体）的世界，而 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 这样的前沿框架，例如 Anthropic 公司提出的 MCP，正在为这个世界赋能。 什么是Agentic AI？ Agent
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