标签：ai

2025-12-24andy阅读(4)评论(0)

深入理解知识图谱的脆弱性与防御策略 基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）的AI应用，例如复杂问答系统（RAG）、推荐系统或语义搜索，其性能高度依赖于图谱数据的准确性和完整性。然而，这种数据驱动的特性也使其面临一种严重的威胁...

2025-12-23andy阅读(6)评论(0)

在部署面向医学影像（如CT、MRI）的AI模型时，输入数据的安全性和格式规范性是至关重要的环节。不规范的DICOM文件可能导致模型推理失败，而未处理的敏感信息（PII）则会引发严重的数据合规（如HIPAA/GDPR）风险。 本文将聚焦于如何...

2025-12-22andy阅读(10)评论(0)

在机器学习的社区和代码库中，你经常会看到一个神秘的数字被用作随机种子（Random Seed）：42。这个数字的文化起源是科幻小说《银河系漫游指南》中“生命、宇宙以及一切的终极答案”。然而，在AI基础设施和模型部署的工程实践中，42的使用绝...

2025-12-22andy阅读(11)评论(0)

全球AI领域的竞争核心，不在于简单的科研论文数量，而在于基础设施和工程化能力，特别是大规模模型的高效训练和部署能力。衡量一个国家或组织在AI领域是否领先的关键指标之一，就是其能否以经济、高效的方式，在数百乃至数千块GPU上完成万亿级参数模型...

2025-12-21andy阅读(9)评论(0)

AI模型在实际应用中并非孤立运行，而是通过特定的模式（Patterns）进行组合，以解决复杂的业务问题。虽然业界对AI模式的划分有多种版本（如Google的7大模式），但在AI基础设施和模型部署领域，检索增强生成（Retrieval-Aug...

2025-12-09andy阅读(59)评论(0)

在AI模型部署和微服务架构中，为了追求极致的轻量化和启动速度，我们经常使用如Alpine、Distroless或精简的Debian/Ubuntu基础镜像来构建Docker容器。然而，这种优化带来了一个常见的副作用：当你试图进入容器内部进行调...

2025-12-09andy阅读(53)评论(0)

深入理解AI防御：如何使用FGSM生成对抗性补丁 随着AI模型，特别是计算机视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN）在自动驾驶和监控系统中的广泛应用，评估它们的鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击（Adversarial Attacks）揭示...

2025-12-08andy阅读(69)评论(0)

引言：编译器，AI部署的幕后英雄 在现代AI基础设施中，模型部署的速度和效率往往取决于底层的C++/CUDA代码优化。无论是使用PyTorch的TorchScript，TensorFlow的XLA，还是独立的推理引擎如ONNX Runtim...

2025-12-06andy阅读(62)评论(0)

在AI模型，特别是大语言模型（LLM）被用于高价值、高风险决策的场景中（如金融风控、医疗诊断或关键基础设施控制），对其进行严格的红队测试（Red Teaming）是确保鲁棒性和安全性的关键步骤。红队测试的目标不仅仅是发现传统的软件漏洞，更重...

2025-12-02andy阅读(64)评论(0)

简介：为什么传统威胁模型在AI领域失效？ 随着AI模型大规模投入生产环境，针对AI基础设施的攻击面急剧扩大。传统的威胁建模方法，例如STRIDE（Spoofing, Tampering, Repudiation, Information D...