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#LLM

LLM驱动的漏洞利用工业化:从零日漏洞到自动化攻击链

qife122

最近我进行了一项实验,基于Opus 4.5和GPT-5.2构建智能体,挑战它们为QuickJS Javascript解释器中的一个零日漏洞编写漏洞利用代码。我添...

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MiniMax M2.5深度评测详解:更快更强更智能

A小码哥

2026年2月12日,MiniMax发布了新一代文本模型——MiniMax-M2.5。经过在数十万个真实复杂环境中的大规模强化学习训练,M2.5 在编程、Age...

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收藏!RAG核心工具大全: 7大解析工具+向量模型+数据库+检索排序

AI-Frontiers

原文: https://mp.weixin.qq.com/s/5XAWHqjZspU9xtC_CckV3w关注gzh: AI-Frontiers

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3年,从0到全球领跑:万字长文拆解DeepSeek大模型技术演进

AI-Frontiers

原文: https://mp.weixin.qq.com/s/MG9nB7VYK-N4Q3RQFiwcuwgzh: AI-Frontiers

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Python用SentenceTransformer、OLS、集成学习、模型蒸馏情感分类金融新闻文本|附代码数据

拓端

在企业级AI真正落地的过程中,大语言模型(LLM)已经成为文本理解任务的核心工具,无论是金融新闻情感判断、行业舆情分析,还是内容风险识别,GPT-4、Gemin...

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RAG 入门指南:让大模型从"闭卷"变"开卷"

ETL 小当家

RAG 是一种将"信息检索"与"大语言模型生成"相结合的技术架构。简单来说,它让 AI 在回答问题之前,先去查阅相关资料,然后基于查到的内容来生成答案。你可以把...

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DSPy、QDrant与ReAct框架的LLM记忆层构建:向量嵌入实现用户对话记忆自适应管理|附代码数据

拓端

需要特别说明的是,上述所有步骤都应设计为可选流程:若LLM无需调用历史记忆即可回答用户问题,则无需触发向量库检索,以此降低系统开销。核心策略是为LLM提供完成任...

9510

SCALE 一月榜单发布:国产大模型在 AI4DB 领域上的水平如何?

爱可生开源社区

2026 年伊始,SCALE 评测框架迎来了重要进化。本月,我们不仅迎来了 智谱 GLM-4.7 与 字节跳动 Seed-OSS-36B-Instruct 的入...

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你知道什么是LLM 蒸馏技术吗?

ETL 小当家

LLM 蒸馏 (Distillation) 是一种技术,用于将大型语言模型 (LLM) 的知识转移到较小的模型中。其主要目的是在保持模型性能的同时,减少模型的大...

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用 CANN 部署大语言模型(LLM)实战指南:让百亿参数“跑”在国产硬件上

晚霞的不甘

本文将带你完成一次完整的 LLM 部署实战——以 Llama-2-7B 为例,展示如何利用 CANN 实现:

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18:HalluGuard LLM幻觉风险边界深度解析

安全风信子

大型语言模型(LLM)的快速发展为自然语言处理领域带来了革命性的变化,在文本生成、问答系统、机器翻译等任务中展现出了令人惊叹的能力。然而,随着LLM在越来越多高...

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2核2G服务器跑270M LLM模型[测试]

MGS浪疯

腾讯云TDP | 会员 (已认证)

本文仅为技术测试用途。实际部署中存在诸多变量,结果可能因环境差异而不同,请勿将其视为生产环境的参考依据。

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三步入门:利用 Dify 可视化工作流连接 LLM 与工具

霍格沃兹-测试开发学社

在AI应用开发领域,如何快速将大语言模型(LLM)与实际工具连接起来,一直是开发者面临的实际挑战。传统编码方式需要处理复杂的API调用、数据转换和错误处理,而D...

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《AI 为何总在“一本正经地胡说八道”?—— 全面解析 LLM 幻觉的成因与防御策略》

沈宥

LLM 的知识完全来源于其训练数据。如果训练数据本身存在以下问题,模型就必然会学到并放大这些问题:

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LLM 系列(十九):前馈神经网络 FFN

磊叔的技术博客

当我们谈到 Transformer 模型时,往往聚光灯都会打在 自注意力机制(Self-Attention) 上。然而,Transformer 中还有一个 “不...

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qKnow 知识平台商业版 v2.6.1 正式发布:移除对第三方 LLM 应用框架的依赖,一次真正走向自主可控的里程碑升级

吴同

在大模型快速演进的今天,真正拉开产品差距的,不只是模型效果,而是系统的独立性、可控性与可持续演进能力。

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Claude Code 2026 最新保姆级安装指南

别惹CC

腾讯云TDP | 先锋会员 (已认证)

本文将带各位读者一步步完成Claude Code的安装,并通过“魔改”配置解锁第三方端点支持,让你摆脱官方的限制,实现更灵活的 AI 编程体验。

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