汤不热吧
如何为Agent的工具调用（Tool Use）实现严格的输入验证和权限控制？
引言 在构建基于大语言模型（LLM）的 Agent 时，工具调用（Tool Use）是实现模型与外部系统交互的核心。然而，LLM 输出的不确定性极易引发安全风险，例如模型可能会生成超出范围的参数，或者尝试调用超出其权限的操作。本文将介绍如何...
2026年03月的文章
如何针对座舱环境进行大模型的指令微调：详解车载垂直领域的 RAG 知识库构建
如何针对座舱环境构建智能助手：指令微调与车载RAG知识库实操全解析 在智能座舱（Smart Cockpit）领域，大模型（LLM）不仅要懂聊天，更要懂车载控制（HMI）和极其专业的汽车说明书。通用的基础模型往往在特定车型知识上存在“幻觉”。...
怎样利用QLoRA/PEFT在消费级GPU上安全且高效地微调大模型？
如何利用QLoRA在消费级GPU上实现大模型的高效微调 在生成式AI蓬勃发展的今天，大语言模型（LLM）的参数量已从百亿迈向千亿规模。对于个人开发者和中小型初创公司而言，动辄数百GB的显存需求成为了微调大模型的巨大障碍。QLoRA（Quan...
车载 LLM 的端云协同架构：如何通过动态判定逻辑决定指令在本地还是云端执行
如何实现车载LLM端云协同：动态判定逻辑的设计与实战 在智能座舱场景下，完全依赖云端大模型（LLM）会面临网络延迟高、断网失效、流量成本昂贵以及隐私泄露等问题；而完全依赖端侧（本地）推理，则受限于车机芯片（如高通8155/8295）的算力，...
怎样优化座舱内多模态大模型的 KV Cache：解决长对话场景下的显存占用溢出难题
如何优化座舱多模态大模型的 KV Cache：解决长对话场景下的显存占用溢出难题 在智能座舱场景下，多模态大模型（VLM）需要实时处理语音、视觉（如驾驶员监控）和长文本上下文。由于座舱 SoC 的显存（如 Orin X 或骁龙 8295）通...
座舱语音交互加速详解：如何通过离线 ASR 与流式推理实现百毫秒级的反馈速度
如何通过离线ASR与流式推理实现座舱语音百毫秒级响应 在智能座舱场景下，语音交互的“实时感”是提升用户体验的关键。传统的云端语音识别（ASR）受限于网络波动，延迟往往高达 1-2 秒。本文将深入探讨如何利用 离线流式推理（Streaming...
如何构建一个多Agent系统，并为其安全交互设置协议？
如何通过加密签名与身份验证协议构建安全的多 Agent 协作系统 在现代 AI 基础设施中，多 Agent 系统（MAS）正成为解决复杂任务的主流架构。然而，当多个 Agent 在分布式环境中交互时，如何确保消息的来源真实且内容未被篡改？本...
如何通过模型分片技术将大型视觉模型跨核心部署在智能座舱的不同算力单元上
如何通过模型分片技术将大型视觉模型跨核心部署在智能座舱异构单元 在智能座舱场景下，SoC芯片（如高通8295、华为麒麟系列）通常集成有多个异构算力单元（NPU、GPU、DSP）。当单颗NPU无法承载大参数量模型或需要降低单核功耗时，模型分片...
怎样通过部署输出扰动来有效防御模型反演攻击？
如何通过部署侧输出扰动有效防御模型反演攻击？ 在AI基础设施的部署环节，模型安全日益成为核心关注点。其中，模型反演攻击（Model Inversion Attack, MIA）是一种极具威胁的攻击方式：攻击者通过频繁查询模型API，利用返回...
车载端侧 AI 的“防中暑”策略：详解温控系统对座舱模型推理频率的动态限制逻辑
如何实现车载端侧AI的“防中暑”策略：基于温度感知的模型推理动态调频 在智能座舱场景下，DMS（驾驶员监控系统）和OMS（乘客监控系统）通常需要7×24小时全天候待命。然而，车载SoC（如高通8155、芯驰X9等）面临的物理环境极...