摘要：从零开始搭建Agent项目指南 本文系统介绍了如何从零开始搭建一个Agent项目的完整流程。首先阐述了Agent的概念及其应用场景，如智能客服、内容创作辅助和数据分析等。然后详细说明了搭建前的准备工作，包括明确项目目标需求和技术选型（如GPT/BERT模型对比）。文章重点讲解了搭建步骤：数据收集与预处理（清洗、标注）、模型选择与训练（参数设置、训练技巧）以及构建智能体核心逻辑（任务规划、工具

提示词攻击是攻击者通过精心设计的输入指令，诱导AI模型偏离预设规则，执行非法、有害或超出权限的操作。其核心逻辑是利用AI对自然语言的理解漏洞，要么让AI忽略原始安全限制，要么误导其输出敏感信息、恶意内容。这种攻击的门槛极低，无需复杂技术，仅凭话术设计就能实现；但危害极大，小到泄露个人隐私，大到企业核心知识库被盗、传播违法教程，甚至影响信息生态的真实性。提示词攻击的本质，是利用AI的“语言理解能力”

摘要 大型语言模型(LLM)是能理解和生成人类语言的AI模型，参数量通常达数百亿以上。GPT、LLaMA等国外模型和文心一言等国内模型是典型代表。LLM发展经历了统计学习、深度学习到Transformer架构的演进，模型规模扩大带来了"涌现能力"。常见LLM包括OpenAI的GPT系列（最新GPT-5实现多模态融合）、Anthropic的Claude系列（最新Claude 4.

摘要 本文深入解析了Transformer架构中的核心机制QKV（Query-Key-Value）。QKV是自注意力机制的关键组成部分：Query代表当前元素的查询需求，Key作为被查询的索引，Value包含实际信息内容。通过线性变换将输入数据转换为Q、K、V三个不同视角的表示，使模型能有效捕捉长距离依赖关系。QKV机制不仅增强了模型表达能力，还为多头注意力提供了基础。文章以机器翻译为例，展示了Q

MCP协议正在重塑AI开发范式，6个实用MCP工具带来革命性改变：Context 7实时更新文档数据，Docker MCP动态加载工具避免信息过载，Shadcn MCP精准调用UI组件，Google Cloud MCP提供企业级云服务接口，Notion/Supabase MCP实现全栈工作流无缝衔接。这些工具消除了开发中的上下文切换，让AI从代码助手进化为开发伙伴。MCP生态的繁荣标志着编程方式正

快手近期遭遇大规模直播间异常事件，黑客通过虚拟手机号、盗用身份信息和AI换脸技术批量注册账号，并利用DDOS攻击瘫痪举报系统，实现违规内容长时间留存。事件暴露了平台防护体系漏洞，虽然AI实时审核等技术解决方案可行，但高昂成本成为商业平台的安全平衡难题。该事件警示网络安全需要多方协作，技术发展与监管规范必须同步推进，普通用户也需增强数字身份保护意识。这场攻防战凸显了灰产技术升级与平台防护之间的持续博

摘要：RAG与微调——让AI更智能的两种路径 本文探讨了提升大语言模型（LLM）能力的两种核心技术：检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）。RAG通过外部知识库为模型提供实时信息，适合动态数据场景（如新闻、产品文档），具有可追溯、低幻觉的优势，但依赖检索质量。微调则通过领域数据训练让模型内化专业知识，适用于需要深度领域认知的任务（如医疗、法律），响应更快但训练成本高。 关键选择维度

本文介绍了11种优化RAG（检索增强生成）系统的策略，帮助提升AI搜索的准确性和效率。文章分为查询优化和数据准备两大部分：在查询优化方面，推荐重排序、智能体RAG、知识图谱等8种方法，可显著提高搜索精准度；在数据准备方面，提出上下文感知切分、分层RAG等3种文档处理技术。作者建议根据业务需求选择组合策略，从基础方案逐步升级，并强调RAG优化是一个持续迭代的过程。文中还分享了推荐的技术栈和实用工具，

摘要：本文介绍了AI模型微调技术如何让小型模型在特定领域超越大型通用模型。通过13分钟的微调流程，普通用户可以将基础模型训练成专业领域的"数字员工"，如方言客服或精准推荐系统。文章阐述了微调的三大优势：建立商业护城河、突破审查限制、形成差异化竞争力，并提供了从选择基础模型到训练测试的完整实操指南。作者强调，在AI民主化时代，掌握微调技术已成为个人和企业的核心竞争力，这种&quo

AI正在从"聊天机器人"升级为"全能助手"。文章揭示了AI的三层进化：生成式AI（如ChatGPT）擅长回答问题但缺乏实时性；AI Agent通过调用API能完成订票等具体任务；最高级的Agentic AI则能协调多个AI协作处理复杂流程（如旅行规划需同时处理签证和机票）。目前这类系统已应用于员工入职、智能客服等场景，通过框架实现自主决策和多步协作。AI正从