LangChain 是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 （LLM） 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。中文文档：https://www.langchain.asia官方文档：https://pyt

目前，大模型在产业端落地的模式主要有两种，一种是企业进行私有化部署，这种模式的安全性和隐私性较高，但企业需要非常高昂的算力成本；另一种是企业通过公有云+API调用的模式，成本更低，灵活性也更高。在金融、医疗等对安全性和合规性要求较高的领域，一些企业选择了私有化部署，但在更广泛的领域中，公有云+API调用模式成为企业使用大模型的主流方式。这种全新的需求也在改变云计算行业的竞争方向。

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作者利用两天时间，通过CodeBuddy创建了一套代码审计Skill，结合Claude LSP技术实现了AI自动安全审计。该方案包含12个模块、5个阶段，支持从HTTP入口开始的双向追踪漏洞分析，可生成完整调用链和PoC。与传统工具相比，此方案能发现技术漏洞和业务逻辑漏洞，误报率更低，支持攻击链分析。文章详细分享了从概念理解到实现的全过程，展示了"训练AI写代码"的创新方法。

很多人学大模型，学到后面都会卡在一个地方：**模型已经预训练完了，接下来还能干什么？**答案只有一个词：**Post-Training（模型后训练）**。你现在用到的 ChatGPT、通义千问、DeepSeek、Claude，本质上都不是“裸的预训练模型”，而是一整套 **Post-Training 技术堆出来的结果**。今天这篇文章，我结合 **2025 年 ACL 发布的一篇 Post-Tra

本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！模型族谱模型是一个函数：将现实问题转化为数学问题（Encoder编码器），通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案（Decoder解码器）。，这个模型是一个函数，它根据输入数据（可以是文本、图像、语音、视频等）和一组参数（通常表示为权重）来预测输出。这

AI大模型在智慧城市11个行业的应用场景‍‍‍人工智能是当今科技领域最前沿的课题，更是新一轮科技革命的重要代表之一。从AlphaGo Zero通过自我学习碾压“AI前辈”AlphaGo，到百度智能无人汽车成功上路、苹果手机开启新的刷脸认证方式……而最近，一款名为ChatGPT的人工智能技术驱动的自然语言处理（NLP）工具火爆全球，自2022年11月30日上线至今，短短两个月内，ChatGPT便获得

在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的

1 正文深度学习方法利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取，近年来在数据挖掘领域成果显著。常用模型有除了基础的DNN，还有RNN、LSTM、GRU、CNN、Attention和Mix混合模型等。相较于复杂特征工程的机器学习，深度学习模型只需数据预处理、网络结构设计和超参数调整，即可输出预测结果。深度学习算法能自动学习时序数据中的模式和趋势，对复杂非线性模式有很好的表达能力。在应用时，需考虑

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索技术是一种结合信息检索（Retrieval）和生成（Generation）的混合模型方法，旨在通过检索相关信息来增强生成模型的性能。RAG 技术特别适用于需要复杂背景信息或大规模知识库支持的任务，如问答系统、对话系统和文本生成等。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！