- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.7节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.7节，作者是兜哥。
- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.6节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.6节，作者是兜哥。
- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.5节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.5节，作者是兜哥。
- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.2节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.2节，作者是兜哥。
- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.1.3节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.1.3节，作者是兜哥。
- 为选择华为的客户和国家赢得优势。 为选择华为的客户和国家赢得优势。
- 当AI模型规模不断扩张，一个根本性问题愈发凸显：宝贵的算力是否被浪费在了本应“记住”而非“推算”的任务上？DeepSeek最新披露的Engram技术，正是对这一痛点的结构性回应。它试图将事实性记忆从昂贵的连续神经网络计算中剥离，转向确定性的高效查找，为大模型架构开辟了一条全新的“稀疏性”优化路径。这或许意味着，下一代模型的竞争焦点，正从参数规模转向计算质量的重新分配。 当AI模型规模不断扩张，一个根本性问题愈发凸显：宝贵的算力是否被浪费在了本应“记住”而非“推算”的任务上？DeepSeek最新披露的Engram技术，正是对这一痛点的结构性回应。它试图将事实性记忆从昂贵的连续神经网络计算中剥离，转向确定性的高效查找，为大模型架构开辟了一条全新的“稀疏性”优化路径。这或许意味着，下一代模型的竞争焦点，正从参数规模转向计算质量的重新分配。
- 大模型正从对话迈向行动，核心是工具调用（Function Calling）。开发者向模型注册工具函数后，模型能根据问题智能选择并调用，附上正确参数，并将执行结果转化为最终答案。相比ReAct提示工程，工具调用更聚焦于明确的函数接口，适合API调用等场景，开发相对简便。它标志着大模型从“认知”走向“行动”，成为解决实际问题的关键。 大模型正从对话迈向行动，核心是工具调用（Function Calling）。开发者向模型注册工具函数后，模型能根据问题智能选择并调用，附上正确参数，并将执行结果转化为最终答案。相比ReAct提示工程，工具调用更聚焦于明确的函数接口，适合API调用等场景，开发相对简便。它标志着大模型从“认知”走向“行动”，成为解决实际问题的关键。
- 2026年伊始，AI领域的信号已从趋势预测转向工程现实。马斯克与华尔街的共同判断，OpenAI与DeepSeek的连续动作，都指向一个明确方向：AI正从工具演变为能自主执行任务的系统主体。这一结构性变迁，将软件测试与质量保障推到了变革的最前沿，对传统的验证方法发起了根本性挑战。 2026年伊始，AI领域的信号已从趋势预测转向工程现实。马斯克与华尔街的共同判断，OpenAI与DeepSeek的连续动作，都指向一个明确方向：AI正从工具演变为能自主执行任务的系统主体。这一结构性变迁，将软件测试与质量保障推到了变革的最前沿，对传统的验证方法发起了根本性挑战。
- AI原生时代，传统Wiki的低召回率、被动沉淀等痛点根源在于架构缺陷。某开源AI知识库项目（8.8K+ GitHub星标）以六边形架构为骨架、RAG引擎为核心，构建全链路智能知识管理体系。本文从架构、核心模块、性能、安全四大维度，拆解其技术内核与创新价值。一、六边形架构：解耦驱动的企业级可扩展设计基石该项目采用六边形架构，打破传统架构业务与依赖耦合痛点，实现核心逻辑纯粹性与可扩展性。系统分为... AI原生时代，传统Wiki的低召回率、被动沉淀等痛点根源在于架构缺陷。某开源AI知识库项目（8.8K+ GitHub星标）以六边形架构为骨架、RAG引擎为核心，构建全链路智能知识管理体系。本文从架构、核心模块、性能、安全四大维度，拆解其技术内核与创新价值。一、六边形架构：解耦驱动的企业级可扩展设计基石该项目采用六边形架构，打破传统架构业务与依赖耦合痛点，实现核心逻辑纯粹性与可扩展性。系统分为...
- PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发。它在Python环境中提供张量（Tensors）和动态神经网络支持，并具备强大的GPU加速能力，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。 PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发。它在Python环境中提供张量（Tensors）和动态神经网络支持，并具备强大的GPU加速能力，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。
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- Dify 是由 LangGenius 开发的开源 LLM 应用开发平台，可帮助开发者与团队快速构建 AI 应用（如智能聊天机器人、私有知识库问答、自动化业务工作流等）。它支持可视化开发界面、多模型集成（GPT、文心一言、通义千问等），并提供完整的前后端架构；通过自托管部署，能有效保障数据隐私与安全，广泛适用于企业私有环境、定制化 AI 服务场景。 Dify 是由 LangGenius 开发的开源 LLM 应用开发平台，可帮助开发者与团队快速构建 AI 应用（如智能聊天机器人、私有知识库问答、自动化业务工作流等）。它支持可视化开发界面、多模型集成（GPT、文心一言、通义千问等），并提供完整的前后端架构；通过自托管部署，能有效保障数据隐私与安全，广泛适用于企业私有环境、定制化 AI 服务场景。
- 本文聚焦Numba AOT编译技术，深度剖析其解决JIT编译启动延迟痛点的底层逻辑与实操路径。通过对比JIT在低延迟、高频启停场景中的短板，阐述AOT将编译环节前置为离线操作，生成可直接加载的二进制模块的核心优势。结合科学计算、边缘计算等真实场景，详解AOT编译从环境搭建、参数调优到模块集成的全流程步骤，以及指令级定制、模块轻量化等进阶优化技巧。 本文聚焦Numba AOT编译技术，深度剖析其解决JIT编译启动延迟痛点的底层逻辑与实操路径。通过对比JIT在低延迟、高频启停场景中的短板，阐述AOT将编译环节前置为离线操作，生成可直接加载的二进制模块的核心优势。结合科学计算、边缘计算等真实场景，详解AOT编译从环境搭建、参数调优到模块集成的全流程步骤，以及指令级定制、模块轻量化等进阶优化技巧。
- 本文阐述了提示词的重要性及核心技巧。将提示词比作驱动AI的“金箍棒”，强调精准表达的必要性。核心原则包括：明确具体需求、提供参考文本、将复杂任务拆解为子任务、引导AI进行角色扮演，以及系统性测试与优化。这些技巧旨在将AI从工具转化为高效协作伙伴，释放其强大潜能，为后续开发实践奠定基础。 本文阐述了提示词的重要性及核心技巧。将提示词比作驱动AI的“金箍棒”，强调精准表达的必要性。核心原则包括：明确具体需求、提供参考文本、将复杂任务拆解为子任务、引导AI进行角色扮演，以及系统性测试与优化。这些技巧旨在将AI从工具转化为高效协作伙伴，释放其强大潜能，为后续开发实践奠定基础。
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