人工智能和大数据

2026-01-24andy阅读(53)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是处理大规模向量搜索的利器。然而，面对数十亿级的向量数据，选择合适的索引架构至关重要。错误的索引选择可能导致内存溢出或查询速度极慢。本篇文章将聚焦于如何根据资源限制...

2026-01-24andy阅读(55)评论(0)

中国《互联网信息服务深度合成管理规定》（简称DSMR或《规定》）对提供深度合成服务（Deep Synthesis）的技术提供方提出了严格的合规要求，核心在于保障生成内容的可追溯性（Traceability）和显著标识（Labeling）。对...

2026-01-23andy阅读(48)评论(0)

在高风险场景下（如医疗、金融、自动驾驶），AI模型的部署不再是简单的API调用，而必须是经过严格审查和验证的系统工程。系统化风险评估（Systematic Risk Assessment, SRA）是确保高风险AI系统安全、合规和鲁棒性的关...

2026-01-23andy阅读(50)评论(0)

在AI模型部署进入生产环境时，模型的透明度、可解释性以及合规性变得越来越重要。Model Card（模型卡）作为一种标准化的文档，提供了关于模型性能、预期用途、限制、训练数据和伦理考量等关键信息，是实现负责任AI（Responsible A...

2026-01-22andy阅读(55)评论(0)

概述：AI训练数据中的“被遗忘权”挑战 GDPR（通用数据保护条例）赋予了用户“被遗忘权”（Right to be Forgotten, RtBF），要求企业在用户请求时永久删除其个人数据。在传统的数据库系统中，这相对简单。然而，在AI基础...

2026-01-22andy阅读(52)评论(0)

在AI模型部署和训练中，数据隐私合规性是不可回避的挑战。数据保护法规（如GDPR、CCPA）要求严格保护用户敏感信息，但这往往与模型对高质量、大规模数据的需求相冲突。差分隐私（Differential Privacy, DP）技术提供了一种...

2026-01-21andy阅读(61)评论(0)

随着全球特别是中国对人工智能算法监管的日益严格（如《互联网信息服务算法推荐管理规定》），AI模型的部署已不仅仅是技术挑战，更包含了重要的合规挑战。AI算法备案（特别是针对面向公众提供服务的算法）要求技术提供方提交详细的技术文档和安全评估报告...

2026-01-21andy阅读(62)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(52)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(60)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...