AI编程 · 架构思考 · 技术人生
共 36 篇文章

标签:大型语言模型 第2页

属性测试:AI代码安全漏洞的隐形猎手

在开发聊天应用存储服务时,作者采用属性测试(Property-Based Testing)系统性地探索输入空间,意外发现了一个JavaScript原型处理的安全漏洞。这个漏洞在传统单元测试和人工审查中被忽略,却在75次随机测试迭代中被暴露。...

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vLLora推出LLM调试新模式,助力模型优化与开发

vLLora近日宣布为其大型语言模型(LLM)添加了调试模式功能,这一创新工具旨在帮助开发者更高效地识别和解决模型训练过程中的问题。调试模式提供了一系列可视化工具和实时监控功能,使开发人员能够深入理解模型行为,优化性能,并加速开发周期。该功...

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戈尔曼悖论:AI生成的应用都去哪儿了?

软件开发领域正面临一个有趣的现象:尽管AI工具声称能在几分钟或几小时内生成高质量应用程序,但市场上却鲜见由AI生成的爆款应用。作者将这一现象称为’戈尔曼悖论’,类比物理学中的费米悖论。文章指出,尽管有人宣称我们已进入...

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LLM性能下降揭示NVIDIA正确性,算力为王

本文深入探讨大型语言模型(LLM)的性能下降现象,指出GPT-5降至GPT-4时性能有明显感知,而降至GPT-3.5则完全不可用。作者强调,若采用GPT-5.2进行一小时深度思考,用户体验将显著提升。核心观点是AI行业呈现赢者通吃格局,即使...

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AI提示词优化:提升Gemini性能的实战技巧

本文分享了一个适用于各大AI模型的提示词优化版本,特别针对Gemini模型。作者在trae环境中测试,显著提升了Gemini 2.5和3 Pro的性能。优化内容包括添加硬性边界确保AI每次回答都进行深度思考,强制执行步骤如联网搜索和文件修改...

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AI内容泛滥时代:我们如何辨别真伪?

随着ChatGPT等大型语言模型的普及,AI生成内容正以前所未有的规模进入我们的生活。本文探讨了大规模消费AI生成内容带来的挑战,包括如何识别AI生成的文本、内容质量参差不齐的问题,以及社会对此的复杂态度。讨论指出,AI生成内容可能存在&#...

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大型语言模型:Oxide的应用思考

大型语言模型(LLMs)作为过去五年的重大技术突破,正深刻改变着我们的工作方式。Oxide公司在最新技术讨论文档中深入探讨了LLMs使用的复杂性问题,强调了这项通用技术既蕴含巨大潜力也伴随显著风险。文章指出,随着LLMs技术格局的快速演变,...

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