标签：怎样

2026-02-11andy阅读(44)评论(0)

引言：为什么传统的RAG难以满足合规要求？ 大型语言模型（LLM）在生成内容方面表现出色，但在金融、医疗或法律等高度监管领域，它们最大的弱点——“幻觉”（Hallucination）和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。 传统的检索增强生...

2026-02-10andy阅读(39)评论(0)

引言：ISO 26262对AI部署的挑战 自动驾驶系统的核心软件——感知、决策、控制模型——通常要求达到最高的汽车安全完整性等级（ASIL D）。ISO 26262标准要求硬件和软件的开发生命周期必须具备严格的可追溯性（Traceabili...

2026-02-09andy阅读(43)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）作为汽车的智能中枢，其安全性至关重要。Android 平台使用 SELinux（Security-Enhanced Linux）来实现强制访问控制（MAC），它是保护 IVI 系统不受恶意或错误行为侵害的“安全带”...

2026-02-09andy阅读(35)评论(0)

在复杂的AI模型部署环境中，模型漂移（Model Drift）、数据偏移（Data Skew）或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制，核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标，并基于此指标触发自...

2026-02-09andy阅读(43)评论(0)

概述：理解 Java 中的“Jar Hell” 在复杂的 Java 项目中，尤其是在构建插件系统或集成多方库时，我们经常遇到著名的“Jar Hell”问题：不同的依赖库可能依赖同一框架的不同版本（例如，A 依赖 log4j-1.2，B 依赖...

2026-02-08andy阅读(52)评论(0)

在深度学习和高性能计算领域，算子（Kernel）的性能往往是模型推理速度的瓶颈。虽然像 cuBLAS 和 cuDNN 这样的厂商原生库已经高度优化，但它们是通用性的。当面对特定维度、数据类型或计算模式时，通过像 Triton 这样的领域特定...

2026-02-08andy阅读(47)评论(0)

在现代 MLOps 实践中，模型资产的合规性和可解释性变得越来越重要。无论是为了满足内部审计要求还是遵循外部监管法规（如欧盟的《人工智能法案》），为每个模型版本提供一份详尽的合规文档（通常称为 Model Card）是必不可少的。然而，手动...

2026-02-07andy阅读(43)评论(0)

在自然语言处理（NLP）或处理其他序列数据时，我们经常遇到批量数据中序列长度不一致的情况（例如句子长短不一）。传统的做法是使用零值（padding）将所有序列填充到批次中的最大长度。这不仅浪费了内存，也导致模型在推理或训练时对这些零值进行不...

2026-02-07andy阅读(48)评论(0)

金融风控模型的部署受到严格的监管约束，尤其是在模型透明度和可解释性方面（例如，美国联邦储备委员会的SR 11-7指南，以及欧盟的GDPR等）。在实际生产环境中，核心挑战在于如何将模型解释性（XAI）从实验阶段过渡到可重复、可审计的报告流程中...

2026-02-07andy阅读(47)评论(0)

在现代搜索系统中，用户往往需要同时考虑关键词匹配（全文搜索）和语义相似性（向量搜索）。单独使用 Elasticsearch（ES）进行全文搜索，或单独使用 Faiss 进行向量搜索，都无法满足所有需求。本文将介绍一种高效、实操性强的混合检索...