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
在车载智能座舱系统中,部署大语言模型(LLM)面临着性能、延迟和成本的挑战。为了平衡强大的能力(云端LLM)和低延迟、高实时性(端侧LLM),端云协同架构成为了主流。这种架构的核心在于一个高效的“动态决策引擎”,它能够根据用户指令的特性、实...
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Kubernetes(K8s)的核心是控制平面(Control Plane),它负责维护集群的期望状态。在所有组件中,API Server 是集群唯一的入口。本篇文章将深入解析一个简单指令(例如创建或修改资源)从用户端(Client)发起,...
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...
概述:系统指令泄露的风险 对于部署在生产环境中的大模型(LLMs),如ChatGPT或Claude,它们的行为和安全边界主要由一个被称为“系统指令”(System Prompt或System Configuration)的隐藏配置控制。这些...
概述:RAG与间接注入的威胁 随着大语言模型(LLM)代理的兴起,将模型的能力与外部知识库相结合(即检索增强生成,RAG)已成为主流的部署范式。RAG系统极大地增强了LLM的时效性和专业性,但同时也引入了一个新的安全漏洞:间接注入(Indi...