标签：模型推理

前沿哨所

• LLM结构化输出手册：解决AI不确定性的技术指南

  LLM的随机性常导致JSON或代码生成出错，阻碍了AI代理和自动化的发展。本文提供了一份结构化输出手册，系统介绍了确保LLM生成确定性数据的底层原理、最佳工具与技术选型。内容涵盖系统构建、部署扩展、延迟与成本优化及质量提升，旨在为开发者提供一份持续更新的权威指南，解决AI工程化落地的关键难题。

  原文链接：Hacker News

  29分钟前

• 微软开源IGVM文件格式，重塑虚拟机安全标准

  微软在 GitHub 上发布了独立访客虚拟机（IGVM）文件格式规范。该格式旨在定义如何跨不同管理程序安全分发和测量虚拟机，是机密计算领域的关键基础设施。通过 IGVM，开发人员能够确保虚拟机镜像在任何支持的环境下均以预期状态启动，从而显著提升云基础设施的安全隔离性和互操作性。

  原文链接：Hacker News

  1小时前

• 当人类创造力耗尽：AI垃圾为何接管了社交媒体

  本文深入剖析了“AI垃圾内容”泛滥的深层逻辑。作者指出，算法推荐机制无限放大了用户的消费欲望，导致内容需求远超人类创作者的生产极限。为填补供给缺口，平台倾向于用低质AI生成的“填充物”喂食用户。文章还通过Vine倒闭的案例，揭示了算法如何剥夺创作者的话语权。最终呼吁用户跳出“为你推荐”的算法陷阱，重返开放网络，重拾主动探索互联网内容的乐趣。

  原文链接：Hacker News

  1小时前

• LWN遭遇史上最猛烈抓取攻击，AI数据掠夺逼急社区运营者

  Linux知名资讯网站LWN正遭受有史以来最严重的网络抓取攻击。这是一场涉及数万个IP地址的大规模DDoS攻击，导致网站响应严重受损。LWN运营者对此表达强烈不满，虽然不愿在读者与内容间设置访问障碍，但为了防御无休止的AI数据掠夺，可能不得不采取反制措施，凸显了AI训练需求与网络基础设施之间的激烈冲突。

  原文链接：Hacker News

  1小时前

• 构建极致专业后端AI智能体：多模型协作与系统指令配置全解析

  本文介绍了一套构建极致专业后端AI智能体的系统指令与工作流配置方案。通过集成多个专家角色（如架构师、代码工匠）并引入多模型协作机制（Gemini负责前端，Codex负责逻辑），该方案实现了从需求分析、代码防御性重写到最终审查的全流程自动化。此外，文章还详细说明了利用Serena、Augment等MCP工具进行语义检索和代码导航的规范，旨在显著提升AI在复杂后端开发场景中的产出质量与安全性。

  原文链接：Linux.do

  1小时前

• 驯服AI的非确定性：如何将大模型无缝融入传统软件系统？

  本文探讨了如何将非确定性的AI组件（如LLM）融入确定性软件系统。Eric Evans以代码分析为例，指出LLM擅长分类但不擅长建模，自由生成的分类会导致结果不可比。文章建议采用成熟的标准分类模型（如NAICS）而非让AI自行创造分类体系。这种方法利用“发布语言”模式，有效降低了歧义，实现了输出的稳定性，是解决AI工程化落地难题的实用策略。

  原文链接：Hacker News

  3小时前