本文深度解析OWASP LLM Top 10安全漏洞，涵盖应用交互层、数据隐私层、模型基础设施层、智能体集成层及供应链五大风险领域。从提示词注入、训练数据投毒到模型窃取等关键威胁，系统解析大语言模型全生命周期的安全风险与防护策略，为AI开发者提供实用安全指导。本文深度解析OWASP LLM Top 10安全漏洞，涵盖应用交互层、数据隐私层、模型基础设施层、智能体集成层及供应链五大风险领域。从提示词

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本文详细介绍了RAG系统中表格处理的核心方法，包括多策略加权评分算法识别表格标题和表头，以及表格内容的结构化处理流程。针对完整结构表格、缺失表头和缺失标题三种情况，提出了不同的处理策略，通过结构化表示而非纯文本平铺形式，提高向量检索的准确性和语义密度，使大模型能真正理解表格内容，提升RAG系统对表格数据的处理能力。

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本文深度解析Google《AI Agents》白皮书，详解AI Agent四大核心架构：模型层、工具层、编排层和记忆层。重点阐述ReAct框架与思维链(CoT)的配合，以及工具体系和记忆系统实现方法。同时介绍三种强化训练方法，为开发者提供构建智能体系统的完整技术路径和实践指导。

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Hello-Agents是一款开源免费的Agent系统性教程，已在GitHub获得6.3k星。教程从基础到进阶全面覆盖智能体开发，包括LLM基础、Prompt工程、主流框架实践、RAG记忆、多智能体通信等，并提供完整代码和面试题。由Datawhale成员和一线开发工程师联合编写，适合AI开发者、学生和技术爱好者学习，助力从"大模型使用者"蜕变为"智能系统构建者"。

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在深度学习模型设计中，模块缝合技术扮演着至关重要的角色。灵活运用不同模块的连接方式，不仅能提升模型性能，还能拓宽模型的应用场景。本文将系统性地阐述深度学习中四种主流的模块缝合方法：串行、并行、交互与多尺度融合。串行缝合通过直接且顺序地连接各个神经网络模块，构建出一个完整统一的网络架构。这种方式的优势在于其简洁性与直接性，便于实现和理解。在数据处理流程中，前一个模块的输出无缝地成为下一个模块的输入，

多模态大模型（MLLM）通过"三位一体"架构实现AI对物理世界的感知。LLaVA系列采用"大道至简"哲学，通过AnyRes技术处理高分辨率图像；Qwen3-VL则采用"深度融合"思想，利用DeepStack技术实现多层次信息注入。两种架构殊途同归，共同推动MLLM从简单感知向复杂推理与执行演进，未来将实现真正的多模态统一。