数据污染是大模型训练中隐蔽且破坏力强的安全威胁，指在训练数据中混入错误或恶意内容，导致模型学习有害行为。其危害性在于大模型数据体量庞大、来源复杂，且预训练阶段污染可能难以消除。污染可分为无意（爬虫噪声、标注错误）和有意（数据集后门、供应链攻击）两类。典型案例包括谷歌Gmail分类器投毒、文本模型"避雷针"后门攻击以及HuggingFace恶意模型事件。防御需建立多层体系：数据层

随着大语言模型在各类应用中的广泛集成，Prompt注入攻击已成为AI安全领域的新兴威胁。本文从安全从业者视角深入剖析Prompt注入的攻击机理，分析实际案例，评估潜在危害，并构建多层防御体系。

随着大语言模型在各类应用中的广泛集成，Prompt注入攻击已成为AI安全领域的新兴威胁。本文从安全从业者视角深入剖析Prompt注入的攻击机理，分析实际案例，评估潜在危害，并构建多层防御体系。

本文主要介绍了LLM的6个Leaderboard，可以通过这些Leaderboard全访问了解每个模型的优势和劣势，以及性价比。可以在选择模型时，根据使用大模型的目的，有针对性地提前了解每个模型的特点。

本文介绍了一个基于自然语言处理的智能文件搜索Agent系统。该系统通过LLM模型解析用户输入的查询条件（如文件名、类型、修改日期等），在本地文件系统中进行智能搜索。文章详细阐述了核心功能实现，包括查询解析、文件匹配算法和系统架构，并提供了Web交互界面实现方案（基于Streamlit）。系统支持高级搜索功能，如日期范围、文件大小筛选等，同时具备语音输入和搜索历史记录功能。作者分享了开发过程中使用A

本文系统介绍了大型语言模型(LLM)训练前的数据清理方法。主要内容包括：1)文本规范化(大小写处理、特殊字符去除、缩写恢复、停用词过滤)；2)噪声数据去除(HTML标签、URL、重复内容等)；3)语言检测与过滤；4)分词与标记化技术；5)数据去重、长度过滤、毒性内容检测等关键技术。文章还提供了完整的Python代码示例，涵盖NLTK、BeautifulSoup、transformers等工具库的使

开源AI工具与资源汇总：包含多个LLM排行榜（HuggingFace、ChatBot Arena）、开发工具（Ollama、LMStudio）、RAG技术指南（AWS、NVIDIA相关文档）、AI代理平台（Botpress、Voyager）以及文本转语音方案（ChatTTS）。提供Colab实践教程（Llama解析、微调）、重要论文（RLHF、多模态研究）和安全研究报告。涵盖从模型部署（Anyth

摘要：提示词工程（Prompt Engineering）是设计优化输入提示以引导AI生成更精准输出的方法。由于AI模型的局限性及语言歧义性，清晰的提示词能激发模型潜力，提高回答质量。核心要素包括：角色扮演、明确任务、提供背景、输入数据及输出要求。文中提供了两个实用模板（角色-任务-步骤-输出、输入-处理-输出）并强调提示词工程是提升AI交互效率的关键技能，将成为未来重要的生产力工具。（150字）

摘要：解决Python环境下Streamlit运行报错问题。当通过Anaconda路径下的Streamlit执行程序报错时，发现系统找不到正确的Python环境。解决方案是定位VSCode使用的Python路径（如C:\Python314），在该环境下重新安装Streamlit，最后使用全路径Python可执行文件运行程序（C:\Python314\python.exe -m streamlit

本文介绍了向量相似性计算在机器学习和数据科学中的核心作用，重点分析了8种常用方法。余弦相似度适合文本分析但对长度不敏感；欧氏距离直观但受高维影响；曼哈顿距离对异常值鲁棒；点积高效但需归一化；马氏距离考虑特征相关性但计算复杂；Jaccard适用于二元数据；预训练模型捕捉语义但资源消耗大。每种方法各有特点，选择时应结合数据特性（如维度、稀疏性）和任务需求（方向或距离敏感）。这些相似性度量支撑着推荐系统