文章详解了Transformer架构的三大类型：仅编码器模型（如BERT）通过双向自注意力理解文本，适用于分类和问答；仅解码器模型（如GPT）使用单向自注意力生成文本，适用于创作和对话；编码器-解码器模型（如T5）结合两者优势，擅长序列转换任务如机器翻译。理解这三种架构差异是掌握现代AI语言模型的关键。

本周信息检索领域精选10篇前沿论文，涵盖LLM优化、推荐系统与RAG应用。Capital One实现LLM重排序166倍提速，字节跳动突破十亿级长序列推荐，Netflix量化个性化推荐价值。Meta整合人类先验知识优化推荐系统，医疗RAG研究揭示关键瓶颈并提出解决方案。腾讯推出统一广告推荐框架，NVIDIA发布多语言文本嵌入模型。研究从系统优化到算法创新，为开发者提供大模型应用参考与实践指导。

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提示注入是OWASP LLM Top 10榜首风险，源于大模型将所有输入视为文本处理的工作机制。文章区分直接和间接注入攻击，指出无法通过完美防御彻底解决，但可通过五层纵深防御策略（输入验证、架构边界、特权系统提示、输出验证、持续监控）有效降低风险。组织应评估自身风险敞口，构建弹性系统而非追求完美防御。

提示注入是OWASP LLM Top 10榜首风险，源于大模型将所有输入视为文本处理的工作机制。文章区分直接和间接注入攻击，指出无法通过完美防御彻底解决，但可通过五层纵深防御策略（输入验证、架构边界、特权系统提示、输出验证、持续监控）有效降低风险。组织应评估自身风险敞口，构建弹性系统而非追求完美防御。

文章系统介绍大模型训练七大数据类型：预训练数据（基础语言能力）、指令微调（SFT，理解人类指令）、专项任务数据（如Text2SQL）、奖励模型数据（RM，回答偏好）、RLHF/PPO数据（奖励驱动优化）、RLAIF数据（AI自动评价）及行业趋势。强调大模型进步不仅来自架构创新，更依赖数据工程，理解数据形态就是理解大模型智能的核心。

文章系统介绍大模型训练七大数据类型：预训练数据（基础语言能力）、指令微调（SFT，理解人类指令）、专项任务数据（如Text2SQL）、奖励模型数据（RM，回答偏好）、RLHF/PPO数据（奖励驱动优化）、RLAIF数据（AI自动评价）及行业趋势。强调大模型进步不仅来自架构创新，更依赖数据工程，理解数据形态就是理解大模型智能的核心。

本文探讨了AI系统中的评估工程，指出传统测试方法在AI系统中已失效。评估工程贯穿AI全生命周期，量化输出正确度、可解释性等。文章详细介绍了评估工程的三个进化阶段：规则匹配、语义匹配和LLM-as-a-Judge评估，以及奖励模型和云监控2.0两大实践方案。评估工程已成为AI系统质量保障和迭代优化的关键，是掌握AI技术主动权的"胜负手"。

2025年大模型迎来四大技术突破：多模态从"拼接"到"原生"的全感官智能；MoE架构普及解决规模与成本矛盾；强化学习增强推理能力，让模型学会"思考"；AI Agent商业化爆发成为"数字员工"。这些技术协同演进，推动AI向更通用、自主、高效、可靠方向发展，深刻影响未来十年AI应用轨迹。

2025年大模型迎来四大技术突破：多模态从"拼接"到"原生"的全感官智能；MoE架构普及解决规模与成本矛盾；强化学习增强推理能力，让模型学会"思考"；AI Agent商业化爆发成为"数字员工"。这些技术协同演进，推动AI向更通用、自主、高效、可靠方向发展，深刻影响未来十年AI应用轨迹。