人工智能和大数据

2026-01-21andy阅读(4)评论(0)

欧盟AI法案（EU AI Act）的通过，标志着AI模型部署正式进入强监管时代。对于AI基础设施和模型部署工程师而言，这不再仅仅是法律部门的问题，而是如何将合规性要求转化为可操作的MLOps流程的技术挑战。 本文将聚焦于如何将模型的风险分类...

2026-01-20andy阅读(8)评论(0)

在复杂的AI Agent应用中，如多步骤决策、工具调用和长链推理，一个核心挑战是缺乏透明度（即“黑箱”问题）。当Agent的最终输出不符合预期时，我们很难知道它在哪一步做出了错误的决策、调用了错误的工具，或是接收到了不正确的中间输入。为了解...

2026-01-20andy阅读(11)评论(0)

在将大语言模型（LLM）驱动的Agent投入生产环境时，最大的挑战之一是确保其在面对复杂指令、歧义输入或外部API错误时的鲁棒性。标准的Chain-of-Thought (CoT) 虽能提升推理能力，但难以保证输出的格式和逻辑的可靠性。本文...

2026-01-19andy阅读(11)评论(0)

在复杂的LLM应用部署中（例如RAG系统、Agent框架或多轮对话引擎），我们需要确保用户输入经过一系列严格且顺序的流程处理：输入验证、安全过滤、上下文管理、路由选择，最后才到达核心推理模型。传统的线性代码结构难以应对这种流程的动态变化和扩...

2026-01-19andy阅读(15)评论(0)

MoE（专家混合，Mixture of Experts）模型因其巨大的参数量和稀疏激活的特性，在推理部署时带来了独特的挑战。与传统密集模型不同，MoE模型的请求处理高度依赖Gating Network（门控网络）的决策，即哪个或哪几个专家（...

2026-01-18andy阅读(20)评论(0)

在部署文生图（Text-to-Image）模型，尤其是大规模扩散模型（如Stable Diffusion）时，我们经常遇到一个挑战：用户试图通过文本指令（Prompt）禁止某些内容出现，但模型似乎“忽视”了这些约束，生成了与负面指令相冲突的...

2026-01-18andy阅读(21)评论(0)

多模态大型语言模型（MLLM），例如GPT-4V或开源的LLaVA，结合了强大的视觉理解和语言生成能力。然而，正如传统的计算机视觉模型一样，MLLM也容易受到“对抗性攻击”的影响。这些攻击通过向图片添加人眼难以察觉的微小扰动（即对抗性像素）...

2026-01-17andy阅读(22)评论(0)

引言：为什么Agent的工具调用需要“双重保险”？ 在AI Agent的生产部署中，工具调用（Tool Use）是核心功能，但也是最大的安全隐患和可靠性挑战。LLM可能会因幻觉（Hallucination）生成无效、格式错误的参数，或者尝试...

2026-01-17andy阅读(30)评论(0)

随着AI Agent从研究走向实际部署，确保其自主行动的可控性和安全性变得至关重要。一个“失控”的Agent可能导致计算资源耗尽、执行危险操作或产生不可逆的错误。因此，在Agent的执行循环中植入一个可靠的“紧急停止”（E-Stop）机制和...

2026-01-16andy阅读(31)评论(0)

引言：多Agent系统中的信任挑战 随着大模型（LLMs）驱动的Agent技术快速发展，构建复杂的多Agent系统（MAS）已成为AI应用部署的新趋势。然而，当多个自治Agent在分布式环境中协作时，最核心的挑战是如何确保它们之间通信的安全...