PARAM_MISSING(10001, "参数缺失"),TOKEN_EXPIRED(20004, "Token 已过期"),MODEL_TIMEOUT(30001, "模型响应超时"),PLUGIN_ERROR(40003, "插件处理异常"),INTERNAL_ERROR(50001, "系统异常");

摘要： 随着软件复杂度激增，传统人工代码审计已无法应对千万行代码的安全挑战。大模型（LLM）通过语义理解与静态分析（SAST）的深度融合，重构代码审计范式：静态层精确定位缺陷，模型层解析漏洞上下文并生成修复建议，实现"检测-理解-修复"闭环。其核心价值在于通过逻辑推理降低误报率（如识别隐藏的输入校验），并输出带自然语言解释的智能报告。系统持续学习人工反馈，形成企业私有知识库，推

摘要：KV Cache是Transformer大模型推理加速的关键技术，通过缓存历史token的Key和Value避免重复计算。文章深入解析KV Cache工作原理，探讨不同部署场景（单卡/多卡/CPU）的存储策略，并提供动态裁剪、缓存复用等优化技巧。通过ChatGLM3案例展示优化后吞吐量提升3.6倍，延迟下降73%，同时分析常见问题排查方法。强调需结合业务场景合理设置缓存长度，采用混合精度和生

前段时间我一时兴起，把三年前写的老项目丢给了一个大模型审一审，结果它翻出了我亲手埋的十个安全雷。看着模型一本正经地告诉我：“你这段 SQL 拼接有注入风险”，我竟一时语塞——因为那真的是线上出过事故的地方。于是我开始认真思考：这个 AI 是不是该发年终奖了？今天这篇文章，就带大家复盘一下这场“AI 揪出自己写的锅”的全过程。

AI 中 MCP 协议系列讲座》第三部分第11篇，带你系统设计“谁可以调 AI 模型”，以及“如何限制某些人不能乱调”。

摘要：OWASP发布的LLM应用十大安全风险列表(LLM Top 10)针对大语言模型应用的新型安全威胁提供了系统指南。该榜单包含提示注入、训练数据中毒、敏感信息泄露等10大关键风险，并提出了防御建议：重构prompt模板、输出无害化处理、最小权限设计等。作为AI应用安全设计的重要参考，该指南帮助开发者打造可信可控的LLM系统，助力安全思维在AI时代的落地实践。（149字）

LM Studio模型下载与管理本地推理（CPU / GPU）可视化聊天界面OpenAI 接口兼容 API 服务你可以把它看作 “” 的整合体 —— 完全图形化操作，极低门槛，上手即用。模块功能模型搜索与下载（支持 HuggingFace 模型）本地模型管理与运行💬 Chat图形化聊天界面⚙ Settings推理设置 / API Server 配置提供 OpenAI 接口兼容服务，支持 VSCo

随着AI技术的不断发展，LLM已经成为了我们日常生活的一部分。但当我们享受它带来的便利时，也不能忽视它可能带来的安全风险。**AI不会背叛你，但它的“记忆”**需要我们小心照料。希望通过这篇文章，你能够意识到敏感信息泄露的风险，并采取有效的防护措施，确保AI成为我们最值得信赖的助手，而不是潜在的风险源。

摘要：OWASP发布的LLM应用十大安全风险列表(LLM Top 10)针对大语言模型应用的新型安全威胁提供了系统指南。该榜单包含提示注入、训练数据中毒、敏感信息泄露等10大关键风险，并提出了防御建议：重构prompt模板、输出无害化处理、最小权限设计等。作为AI应用安全设计的重要参考，该指南帮助开发者打造可信可控的LLM系统，助力安全思维在AI时代的落地实践。（149字）

技巧描述💥 找“最宽”火焰，锁定主要瓶颈函数📈 查“上游调用链”，找出是谁触发的🔬 看“热点函数的下游”，是不是内部有隐藏逻辑🧹 如果是 Heap 火焰图，关注有没有没释放的结构体。