人工智能和大数据

2026-01-19andy阅读(65)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(56)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(64)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(57)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(60)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(69)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(73)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...

2026-01-16andy阅读(76)评论(0)

如何利用向量数据库的访问控制机制保护RAG中的敏感文档 导语 检索增强生成（RAG）系统是构建现代知识型AI应用的核心范式。然而，在企业级部署中，安全性是一个巨大的挑战。如果将敏感和非敏感文档混合存储在同一个向量索引中，没有适当的访问控制，...

2026-01-15andy阅读(78)评论(0)

在AI模型部署中，特别是涉及LLM的对话应用，敏感信息泄露（如个人身份信息 PII, Personally Identifiable Information）是一个重大的安全和合规风险。无论是用户在Prompt中误输入PII，还是LLM在生...

2026-01-15andy阅读(78)评论(0)

随着大型语言模型（LLM）被广泛应用于企业级服务和数据处理，建立一个健壮的隐私影响评估（PIA）流程变得至关重要。与传统软件不同，LLM面临独特的隐私挑战，包括训练数据泄露（Memorization）、提示词（Prompt）中的敏感信息暴露...