模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开源协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具集成的复杂性，推动AI从“被动问答”向“主动执行”的转变。

本文提出一套系统化的JAR包安全漏洞修复方案，包含自动化扫描、多源验证、智能排序、高效修复四个核心环节。方案采用五步法：1）使用OWASP等工具扫描依赖；2）通过阿里云AVD、NVD、CNNVD三方交叉验证漏洞；3）基于CVSS评分划分修复优先级；4）构建多维度优先级矩阵；5）分级实施修复。强调自动化集成CI/CD，建立质量门禁和知识库，实现从漏洞发现到修复的全流程管理。该方案可显著提升漏洞修复效

最近Manus智能体爆火，其实关于Manus一句话就能说清楚：与传统的对话式AI不同，Manus不仅提供建议，还能调用工具链独立完成任务！于是乎我就特别好奇一个问题，Manus智能体在调用收费软件和处理版权问题时的运作机制是什么呢？带着这个问题，我又找到了Deepseek，他给了我下面的回答！

SwiGLU是DeepSeek、LLaMA等大模型采用的前馈网络激活函数，它结合Swish激活和门控机制，相比ReLU/GELU具有显著优势。SwiGLU通过双路径交互（Swish分支和门控分支相乘）实现精细特征调节，避免了ReLU的神经元死亡问题，训练更稳定。其门控机制类似注意力，能在特征维度动态调节重要性，提升模型表达能力。实验证明SwiGLU在语言建模任务上表现更优，特别适合配合RMSNor

斯坦福大学等机构的研究团队提出Agentic Context Engineering(ACE)框架，通过动态优化上下文而非微调模型参数来提升大语言模型性能。ACE采用"生成器-反思器-整理器"三角色循环机制，以结构化增量方式更新上下文，有效解决传统方法中的信息丢失问题。相比微调，ACE具有成本低、效率高(延迟降低86.9%)、可解释性强等优势。研究者认为ACE与微调是互补关系：

KV缓存是Transformer解码器中的关键优化机制，通过缓存历史token的Key和Value向量，将注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n)。其显存占用公式为2×L×B×S×D（L为层数，B为批大小，S为序列长度，D为隐藏维度），导致大模型长文本处理时缓存可能达TB级。主要优化技术包括：低维投影（MLA）、多头共享（MQA/GQA）和窗口注意力，本质都是将高维缓存压缩到低秩空间。实测显示LL

知识图谱与大模型结合能有效约束输出并抑制幻觉，主要通过三大机制：1）语义边界锁定，通过实体锚定和属性绑定限定参数范围；2）推理路径显式化，将隐式逻辑转化为可验证的显式路径；3）闭环可验证性，确保生成内容严格遵循图谱定义。工程实现采用动态提示注入、图遍历引导等方法，在保持30%创新灵活性的同时，可将错误用例减少82%。相比传统方法，知识图谱在灵活性、抗幻觉能力和可维护性方面取得更好平衡，是当前最优的

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合大模型生成能力和外部知识检索的技术，用来提升模型回答的准确性和专业性。

pytest-html插件参数详解：该插件不仅支持基本参数--html生成报告和--self-contained-html创建独立报告，还提供多种自定义选项：1）样式修改：通过--css添加自定义样式，--logo嵌入公司标识；2）信息增强：使用--metadata/--environment添加测试环境数据，--title设置报告标题；3）高级定制：支持--template自定义模板，--no-

低秩键值联合压缩是一种创新的注意力机制优化技术，通过数学降维和联合表征大幅减少KV缓存显存占用。其核心思想是将高维Key/Value向量降至低维空间并共享潜在空间，配合部分位置编码策略。数学上采用联合低秩分解，构建K/V共享投影矩阵，捕捉二者相关性。实现上通过三步：联合降维投影、部分位置编码和解耦重建。该技术优势显著：显存压缩率高达92.5%（如2048序列长度时），重建质量优于独立压缩（余弦相似