ChatGPT与大模型研究

近年来，大语言模型（LLM）已成为各行业中具有变革性的工具，在自然语言处理、内容生成和决策支持等方面带来了前所未有的能力。然而，能力越强，随之而来的安全挑战也越显著。本章提供了一套用于设计安全 LLM

在上一章中，我们探讨了 LLM 应用特有的 OWASP Top 10 风险，以及用于评估、排序和审视这些风险的相关框架。本章将重点讨论：如何把 OWASP Top 10 框架 适配并应用到多种多样的

本章将提供可直接落地的指导，帮助你缓解面向 LLM 应用的 OWASP Top 10 风险。内容将详细说明防御策略、分层控制措施以及运营最佳实践，帮助组织真正把这些缓解措施落实到系统中。 我们将带你系

本章将对 OWASP 面向 LLM 应用的十大安全风险 逐一进行深入画像分析。对于每一项风险，本章都会解释其底层脆弱性、潜在影响，以及该风险在真实 LLM 部署中是如何实际体现出来的。读者将对每一类风

一切从一场"魔法"开始 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 将 ChatGPT 推向世界。 没有大规模广告投放，没有明星代言，仅凭口耳相传：上线 5 天，用户破百万；两个月，月活突破一亿。

本章将向你介绍 OWASP 面向 LLM 应用的 Top 10，这是一个用于识别并排序 LLM 部署中安全风险的成熟框架。你将学习如何将 OWASP 方法论适配到 LLM 场景中，了解关键风险评估标准

在本章中，你将深入理解：为什么必须把 LLM 安全 与更广泛的组织目标以及不断演进的监管要求对齐。你将首先学习如何把 LLM 安全纳入企业风险管理（ERM）流程，并理解如何在推动创新与控制风险之间取得

在本章中，我们将探讨 LLM 架构中一个至关重要的议题——安全。随着 LLM 持续推动 AI 变革，并在各个行业中不断落地应用，理解并映射其信任边界（trust boundaries） 变得至关重要。

正如我们在前两章中所看到的，大语言模型（LLM）正在彻底改变我们与 AI 交互的方式，但与此同时，它们也带来了显著的安全挑战。本章将深入探讨与 LLM 相关风险的双重性质：一方面，是源自其设计与训练过

本章将深入探讨 AI 原生 LLM 安全 这一关键领域，聚焦于保护大语言模型时所面临的独特挑战与创新性解决方案。我们将首先理解 AI 原生安全 这一概念，并明确它与传统网络安全方法的区别。随后，本章会

本章中，我们将探索大语言模型（LLM）的迷人世界。我们将首先考察人工智能（AI）的基础，并理解狭义 AI 与通用人工智能（AGI）之间的区别。接着，本章还会带领我们学习机器学习（ML）与深度学习（DL

掌握数据集的创始人，才能掌握路线图。 数据不只是资产——它是你的第一款产品。在你还没有代码、客户，甚至还没有公司名字之前，你捕捉到的那些原始痛点信号，就已经决定了此后所有事情的轨迹。本章讲的，就是如何

去打造一个1,000 个人一旦失去就会暴动的东西，而不是一个1,000,000 人也许某天可能会用的东西。 这是本书中最重要的一章。后面所有策略——分发、变现、招聘、融资——都建立在我们即将拆解的这个

在 AI 时代，动作慢的人会先变得不可见——然后变得无关紧要——最后破产出局。 创办一家公司的底层前提，已经被不可逆转地改写了。过去，竞争优势通常以多年专有研究、受专利保护的代码行数，或者融资规模来衡

“淘金热里，卖铲子”只说对了一半。在 AI 淘金热中，铲子工厂是开源的——而铲子本身是免费的。 人工智能（AI）正以惊人的速度，从研究实验室的边缘地带，进入日常生活的核心。几十年来，AI 一直属于科幻

本文基于6个月真实落地经验，完整呈现普通人从0到1跑通AI一人公司的分阶段路线图，包含认知构建、MVP测试、商业闭环、AI获客、政策合规、壁垒构建。 2026年，AI一人公司（OPC）已经不是概念风口

说到 𝚂𝙺𝙸𝙻𝙻.𝚖𝚍，开发者往往会把注意力过度集中在“格式”上——比如 YAML 怎么写、目录怎么组织、是否严格遵循规范。但如今，已经有超过 30 种 Agent 工具（例如 Claude Code

引言 本章为我们对强化学习、Hugging Face Diffuser 库及其对人工智能（AI）所产生变革性影响的深入探讨画上句号。回顾本书的整体旅程，本章将视角转向未来：总结主要思想，探索新的技术与

引言 本章将讨论异步优势 Actor-Critic（Asynchronous Advantage Actor-Critic，A3C）算法。A3C 是强化学习中的一项突破性方法，它将效率与可扩展性结合在