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  • 从内容风控到系统治理:为什么“事后判断”正在失效
    在工程实践中,我们经常试图用“更强的能力”去解决问题: 更大的模型 更快的识别 更密的规则 更复杂的策略 但越来越多的系统级事故表明: 有一类问题,并不是能力不够,而是层级放错了位置。 一、攻击逻辑已
    • yuer2025
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  • 你的测试又慢又不可靠-因为你测错了东西
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  • 别让 AI 刚聊完就忘了你:手把手教你在 LangChain 中实现 LLM 记忆
    大家好,我是你们的 AI 开发探路者! 不知道大家在刚接触大模型 API 开发时,有没有遇到过这种“渣男/渣女”行为:你刚深情款款地自我介绍:“你好,我叫陈汉升,我最喜欢喝茅台。” AI 回复得挺客气
    • 神秘的猪头
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    LangChain LLM Workflow
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  • CVE-2024-3094:XZ Utils供应链后门漏洞深度剖析
    深入解析CVE-2024-3094,一个隐藏在XZ Utils数据压缩库中的关键供应链后门漏洞。分析其影响范围、攻击机制及潜在危害,帮助开发者和安全人员理解此类复杂攻击。
    • qife122
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    人工智能 AIGC
  • Kimi K2 Thinking:面向思考+工具调用的高阶智能体大模型
    最近Kimi K2 Thinking 在国内外AI圈引起了不小的轰动,它以“思考(thinking tokens)+ 长序列工具调用” 为核心设计理念,并提出训练与推理策略。
    • coting
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  • 终于不用在那“抽卡”了!这款提示词生成效果好的广告生成APP,让我的甲方爸爸直接闭嘴
    哈喽,大家好,我是xiao阿娜。 作为一个在广告圈摸爬滚打了八年的营销人,我最近经常在深夜里怀疑人生。不是因为甲方爸爸的需求太离谱,而是因为我手里的AI工具太“笨”了。 不知道你们有没有这种经历:脑子
    • xiao阿娜聊AI
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  • 线性回归VS逻辑回归,预测工资还是脱单率?
    统计回归分析是大数据时代的扫地僧,但线性回归(Linear Regression)和逻辑回归(Logistic Regression)这对名字高度相似的孪生兄弟,却在数学模型的江湖中有着天差地别的应用
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    • 老金带你玩AI
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    人工智能
  • 光驱微米齿轮:激光驱动的超微型马达技术突破
    研究人员通过光而非传统机械力驱动微米级齿轮,克服了尺寸限制。该技术利用芯片上的光学超材料和激光控制,实现了齿轮旋转、换向及驱动微型机器,有望应用于细胞尺度的医疗工具,如体内微型泵和阀门。
    • 用户576110558132
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  • 助你拷打面试官day06,看看你能回答出来吗?
    内连接和外连接有什么区别?内连接和外连接的连接条件能放在on和where吗? 答案: 内连接只返回两张表满足连接条件的交集数据,不满足的直接过滤;外连接分左外、右外、全外,比如左外连接会返回左表所有数
    • 超级无敌宇宙合金暴龙战士
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  • Python入门指南(七) - YOLO检测API进阶实战
    Python入门指南(七) - YOLO检测API进阶实战 在上一章中,我们成功搭建了一个基础的YOLO检测API服务。本章将在此基础上进行功能扩展和优化,实现视频检测、结果持久化、实时统计等高级功能
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  • Kubernetes远程MCP架构:赋能LLM工具规模化
    为解决本地LLM工具(MCP服务器)扩展性差的问题,文章提出在Kubernetes上远程部署工具,实现独立扩展、更新和可观测性,从而构建可靠的企业级AI系统。
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    企业AI兴起变革API管理。API成为AI供应链,需从连接性转向战略智能层,加强治理与可观测性,构建AI就绪的API生命周期。 多年来,API管理一直安然地置于企业架构的“连接性”范畴。团队专注于构建
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    前言 本文介绍了Token Statistics Self-Attention(TSSA)机制,并将其集成到YOLOv11中。传统自注意力计算复杂度高,TSSA进行了范式转变,基于token统计特征实
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    前言 本文提出部分注意力卷积(PATConv)机制,并将其集成到YOLOv11中。传统神经网络中,卷积计算密集,注意力机制全局计算冗余,此前的“部分卷积”会丢失未计算通道的特征价值。PATConv通过
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  • 利用SAT求解优化量子电路映射
    本文介绍了一种利用可满足性(SAT)求解进行增量与并行计算的新方法,以优化量子电路映射过程,旨在最小化耗时的交换门数量。该方法在实际量子设备和算法上的实验表明,其速度比现有基于求解器的方法快26倍,并
    • 用户576110558132
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  • Triton-Ascend 算子开发经验谈:从入门到性能调优实战
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    • 落尘298
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