05 2025 档案
摘要：大小模型协作机制综述 A Survey on Collaborative Mechanisms Between Large and Small Language Models 1. 研究背景与动机 LLMs的优势与局限：大型语言模型（如GPT-4）在自然语言处理、代码生成等领域表现卓越，但存在高资源
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/6cOdc3C8eGAuK_ytdnHW0A?scene=25&sessionid=102177593#wechat_redirect https://mp.weixin.qq.com/s/YR0eRJKVLJBBo1AyQYfWQw 引言 本次
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/weixin_43207777/article/details/108351862 执行：pyarmor gen ***.py 若想引用该文件时，得需在同一目录下引用。
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摘要：转载学习：面向多方数据融合分析的隐私计算技术综述，建议看原文 背景与核心问题 随着数据时代的发展，泛在共享环境下个人隐私面临严峻威胁，如App超范围采集信息、大数据杀熟等。跨系统数据融合需求迫切，但需确保隐私数据在共享、传播与协同计算中的安全性。隐私计算技术旨在通过多方协作，实现数据安全共享与受控传
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摘要：转载学习：程光-网络加密流量智能分析方法 加密流量分类目的 加密流量分类的核心目的是在保障用户隐私的前提下，通过分析和识别加密网络流量的类型、特征及行为模式，为网络安全、网络管理和应用优化提供技术支撑。具体目标包括： 1. 网络安全防护 威胁检测：识别加密流量中的恶意行为（如病毒传播、僵尸网络通信、
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摘要：转载学习：突破人工智能大模型的“数据瓶颈” ——构建国家级语料库运营平台的思考 背景与问题 全球AI大模型竞争 中美两国占全球AI大模型的80%以上，竞争集中在大模型技术、算力、产业链等方向。美国通过芯片法案等技术封锁遏制中国AI发展。 中国在政策支持和市场需求驱动下，涌现出“文心一言”“通义千问”
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摘要：转载学习：郑志明院士：AI大模型在垂直领域面临两大困局 郑志明院士解析当前AI大模型在垂直领域面临的困局，提出破解高精产业应用难题的新思路！ 1. AI大模型垂直领域应用困局 中国科学院院士郑志明在CCBN 2025开幕式指出“复杂高精产业 + 人工智能大模型”面临应用困局，行业大模型定制有科学问题
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摘要：转载学习：默安科技推出全场景大模型安全防护方案 构筑AI时代安全防线 默安科技针对大模型在AI时代面临的多场景安全挑战，推出了全生命周期防护方案，分为自建与公网托管两大场景。 自建大模型安全风险及防护 风险： 运行环境漏洞：如GPU漏洞CVE-2023-4969可导致敏感数据泄露。 生态组件漏洞：开
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摘要：转载学习：Windsurf团队关于Agent认知的核心内容总结 Agent的本质定义与核心机制 基本构成 Agent是一个由推理模型（LLM）和工具集共同构成的循环系统，执行以下步骤： （1）LLM根据上下文选择行动方向和参数 （2）系统调用指定工具执行具体操作 （3）将结果反馈至LLM控制迭代 与
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摘要：转载：结构化输出指南：三⼤必备提⽰技巧总结 结构化输出的核⼼价值 定义：指⻓⽂本→有序结构（键值对/列表/表格），适应代码解析需求。 必要性：避免⾃由⽂本带来的歧义性，提⾼⾃动化处理效率。 示例场景：客户评论分析中，结构化输出精准提取产品名/情感/摘要，代码直接读取字段省去NLP解析。 实现⽅法对⽐
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