标签：llm

2025-11-29andy阅读(447)评论(0)

大型语言模型（LLM）的“幻觉”（Hallucination）问题是其投入生产环境的最大障碍之一。幻觉指的是模型生成了听起来合理但在事实层面上错误的信息。解决这一问题的最可靠方法是引入外部真值源——知识图谱（KG）。 Freebase，尽管...

2025-11-14andy阅读(666)评论(0)

在部署大型语言模型（LLM）时，特别是面向公众的服务，内容安全是至关重要的。传统的安全护栏（Guardrail）通常在用户输入端进行检查（Pre-Filter），但这无法应对模型在生成过程中可能出现的幻觉或有害内容（如仇恨言论、恶意指令）。...

2025-11-13andy阅读(817)评论(0)

导语：从脚本小子到AI驱动的渗透工程师 传统的渗透测试（Pentest）高度依赖工程师的经验和手册流程。然而，随着大型语言模型（LLMs）能力的飞速提升，我们正进入LLM-driven Pentest时代。这种新范式要求工具不仅能执行命令，...