汤不热吧
如何构建一个可持续（Sustainable）AI流程，优化碳足迹？
随着大模型参数量的指数级增长，AI 基础设施的能源消耗和碳足迹（Carbon Footprint）已成为不可忽视的技术债。构建可持续（Sustainable）AI 流程的核心在于“可度量”。本文将介绍如何通过开源工具 CodeCarbon ...
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第2页如何为信贷审批模型撰写可解释性报告？
如何利用 SHAP 框架为信贷审批模型自动化生成可解释性报告 在金融信贷领域，模型的可解释性（Interpretability）不仅是提升模型信任度的关键，更是满足监管合规（如 GDPR 的‘解释权’要求）的必要条件。传统的逻辑回归模型虽然...
如何确保Agent在复杂任务链中的每一步行动都可审计？
在构建基于大语言模型（LLM）的 Agent 时，其决策过程的“黑盒”属性是生产环境部署的最大障碍。当 Agent 在处理如‘分析财报并更新数据库’等复杂长链任务时，任何一个中间环节的幻觉（Hallucination）都可能导致最终结果不可...
如何为LLM应用设置责任链（Chain of Responsibility）机制？
如何为LLM应用设计并实现责任链（Chain of Responsibility）机制 在构建生成式AI应用时，开发者往往面临复杂的流水线需求：输入脱敏、缓存检索、提示词增强、模型路由、结果合规性检查等。如果将这些逻辑线性堆叠，代码将迅速演...
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...
如何利用AI辅助的网络安全工具进行自动化漏洞发现？
如何利用大语言模型驱动的智能代理实现自动化漏洞扫描与修复建议 在当今的网络安全领域，传统的扫描工具（如 Nmap, Nuclei, OpenVAS）虽然功能强大，但往往产生大量的冗余日志和误报。利用 AI 基础设施，特别是大语言模型（LLM...
如何针对边缘侧的AI模型进行运行时安全加固？
如何通过内存解密与安全运行时对边缘侧AI模型进行加固？ 在边缘计算场景中，模型往往直接部署在不受控的终端设备（如智能摄像头、工业网关）上。由于物理接触的可能性，模型文件面临被直接拷贝、逆向分析的巨大风险。本文将介绍一种基于内存动态解密的AI...
如何设计一个可持续AI流程，监控和优化模型的碳足迹？
如何设计低碳AI流水线：实现模型训练碳足迹的实时监控与自动化优化 随着大语言模型（LLM）的算力需求呈指数级增长，AI 基础设施的能耗与碳排放已成为企业社会责任（ESG）和成本控制的重要指标。构建一个可持续的 AI 流水线（Sustaina...
如何构建基于云平台的多区域/混合云MLOps容灾方案？
如何构建跨云/多区域的可观测 MLOps 容灾与故障切换系统 在企业级 AI 应用中，推理服务的停机可能导致巨大的商业损失。构建一个健壮的 MLOps 容灾（Disaster Recovery, DR）方案，不仅要考虑计算节点的冗余，更要解...
如何利用强化学习优化AI工作负载的资源调度？
如何利用强化学习优化 AI 训练集群的任务调度效率 在现代 AI 基础设施中，如何高效分配 GPU 资源是核心挑战。传统的调度算法如 FIFO（先来先服务）或 DRF（主导资源公平调度）往往难以应对大模型（LLM）训练中复杂的显存碎片化和波...