在这一过程中，模型训练完成只是应用链路的起点，如何实现模型服务化部署、计算任务管理、运行状态监控以及结果分析，成为算法工程化落地过程中需要重点解决的问题。

本地私有化部署ChatGLM系列模型是比较普遍的落地场景，实际过程中也必定会碰到一个硬性资源瓶颈：一张24G的 RTX4090 显卡，原生框架只能串行加载Cha...

一份 SKILL.md，配上脚本、工具声明和领域知识，就能让 Agent 获得一项相对完整的能力：代码审查、依赖升级、数据分析、发布计划、故障排查、测试执行……

但随着模型类型增多、使用人员扩大，仅依靠人工确认或直接发布的方式，容易出现： 模型上线缺少统一审核节点；发布申请信息不完整；模型变更过程难以追踪；审核结果缺少记...

针对 2026 年 7 月 McAfee 与 KnowBe4 披露的新型网络威胁，本文系统研究开源视觉语言模型（VLM）基于社交平台公开旅游照片实现无元数据地理...

过去，很多团队更关注模型能不能训练出来、指标是否足够高、能不能部署到线上。但当模型真正进入生产环境后，新的问题会持续出现。

生成式大语言模型（LLM）普遍存在事实幻觉缺陷，模型会自主生成不存在、符合语义逻辑的域名地址。攻击者利用该稳定幻觉特征，提前注册此类虚构域名并部署仿冒站点实施钓...

2026 年，AI 应用不再只依赖单一模型。一个真实系统里，可能同时使用大语言模型、Embedding 模型、图像模型、语音模型和本地小模型。不同模型有不同价格...

五渠道、三阵营、一张表。从如何选到如何配，本文是 WorkBuddy 模型体系的完整索引。

引言 随着ChatGLM、Qwen、DeepSeek及Claude等大语言模型（LLM）加速落地，金融、政务、医疗、客服等关键领域正大规模引入AI能力。然而，当...

2024年，大语言模型（LLM）正加速从API服务演进为嵌入式智能体、自主工作流与多模态决策中枢。与此同时，传统软件测试范式——基于明确输入/输出断言、覆盖路径...

2025年Q3，某头部金融AI平台在上线新一代风控大模型（128B参数、多模态推理）后72小时内触发3起生产级幻觉事件——非敏感信息泄露、监管合规条款误判、实时...

在 Anthropic 内部，大约 95% 的业务分析请求已经由 Claude 自动完成，且整体准确率高达 95% 左右。