本文深入探讨了LLM在企业应用中的数据安全与隐私保护策略。主要内容包括： 数据分级管理：将企业数据划分为公开、内部、敏感和极密四个等级，分别采取不同处理措施； 隐私保护技术：提出假名化/实体替换的脱敏方案，平衡隐私保护与模型效果； 合规性设计：涵盖数据跨境传输、多地区法规兼容、第三方供应商评估等关键环节； 安全架构：包括日志脱敏、权限控制、审计追踪等系统级防护措施； 特殊场景处理：针对训练数据泄露

本文深入探讨了LLM在企业应用中的数据安全与隐私保护策略。主要内容包括： 数据分级管理：将企业数据划分为公开、内部、敏感和极密四个等级，分别采取不同处理措施； 隐私保护技术：提出假名化/实体替换的脱敏方案，平衡隐私保护与模型效果； 合规性设计：涵盖数据跨境传输、多地区法规兼容、第三方供应商评估等关键环节； 安全架构：包括日志脱敏、权限控制、审计追踪等系统级防护措施； 特殊场景处理：针对训练数据泄露

本文探讨了LLM在代码生成、工具调用和智能体应用中的关键技术方案。重点包括：1）构建"生成-测试-修复"循环的自动编程系统；2）通过Prompt优化、模型选择和后处理提升代码可执行率；3）采用Prompt防御、静态分析和沙箱隔离确保代码安全；4）工具调用系统的Schema设计和解析方法；5）多工具调用的顺序控制和依赖处理；6）通过硬限制和循环检测避免Agent无限循环；7）基于

本文探讨了LLM在代码生成、工具调用和智能体应用中的关键技术方案。重点包括：1）构建"生成-测试-修复"循环的自动编程系统；2）通过Prompt优化、模型选择和后处理提升代码可执行率；3）采用Prompt防御、静态分析和沙箱隔离确保代码安全；4）工具调用系统的Schema设计和解析方法；5）多工具调用的顺序控制和依赖处理；6）通过硬限制和循环检测避免Agent无限循环；7）基于

摘要：本文针对深度学习与分布式系统中的典型故障场景，提供了一套实战排查方法论。核心问题包括：推理超时（GIL/GC阻塞）、训练NaN（学习率/数据异常）、多卡死锁（NCCL通信）、显存泄漏（计算图残留）、I/O性能瓶颈等。每个问题均给出分层诊断工具链（如py-spy、NCCL_DEBUG、torch内存分析）和修复方案，强调从监控指标（GPU利用率、网络拓扑）到代码细节（同步I/O、梯度裁剪）的系

摘要：本文针对深度学习与分布式系统中的典型故障场景，提供了一套实战排查方法论。核心问题包括：推理超时（GIL/GC阻塞）、训练NaN（学习率/数据异常）、多卡死锁（NCCL通信）、显存泄漏（计算图残留）、I/O性能瓶颈等。每个问题均给出分层诊断工具链（如py-spy、NCCL_DEBUG、torch内存分析）和修复方案，强调从监控指标（GPU利用率、网络拓扑）到代码细节（同步I/O、梯度裁剪）的系

本文聚焦大模型项目实践中的关键能力考察点，包括工程落地、问题解决、团队协作和技术视野。重点内容包括：1）项目介绍方法论（STAR原则），强调从业务背景到技术方案的系统性呈现；2）典型技术难点解析，如长文档处理、性能优化等问题的解决思路；3）团队协作与沟通技巧，包括技术分歧处理、能力边界沟通等；4）事故处理与学习路径，体现运维意识和持续学习能力。文章通过具体案例展示了如何在实际项目中平衡技术深度与业

本文聚焦大模型项目实践中的关键能力考察点，包括工程落地、问题解决、团队协作和技术视野。重点内容包括：1）项目介绍方法论（STAR原则），强调从业务背景到技术方案的系统性呈现；2）典型技术难点解析，如长文档处理、性能优化等问题的解决思路；3）团队协作与沟通技巧，包括技术分歧处理、能力边界沟通等；4）事故处理与学习路径，体现运维意识和持续学习能力。文章通过具体案例展示了如何在实际项目中平衡技术深度与业

三级应对策略：Level 1: PyTorch 组合拼凑 (Composite Ops)如果缺失某个融合算子（如 SwiGLU），先用 PyTorch 原生基础算子（mulsigmoid）组合实现。开发极快，保证功能跑通。显存读写次数多，性能差。Level 2: 脚本级编译优化 (TorchCompile / JIT)利用(Inductor) 或国产平台的图编译能力，自动将上述组合算子融合，减少

三级应对策略：Level 1: PyTorch 组合拼凑 (Composite Ops)如果缺失某个融合算子（如 SwiGLU），先用 PyTorch 原生基础算子（mulsigmoid）组合实现。开发极快，保证功能跑通。显存读写次数多，性能差。Level 2: 脚本级编译优化 (TorchCompile / JIT)利用(Inductor) 或国产平台的图编译能力，自动将上述组合算子融合，减少