在 LLM 应用开发中，系统提示词（System Prompt）的管理往往是一个容易被忽视的工程痛点。随着应用复杂度的提升，传统的单体字符串拼接方式会导致代码难...

Microsoft Agent Framework .NET 1.0.0 正式上线。

本文聚焦大模型供应链安全风险应对，指出其面临GEO投毒（代码/内容投毒、越狱提示词，隐蔽扩散）、反序列化漏洞（Pickle/YAML等在6环节致远程代码执行）、...

应对企业多模态知识处理与复杂业务流程的挑战 传统OCR技术在处理企业多样态、多版式文档时面临严重瓶颈：识别精度低、版面元素易丢失，导致关键信息提取不可靠。尤其在...

针对自动化渗透测试中单智能体任务过载、大模型非线性执行偏离及缺乏评估基准等痛点，NeuroSploit战队研发并开源了基于多智能体协同的PentestSkill...

当前代码漏洞挖掘面临工具检出率低、效率不足及AI Coding范式下逻辑漏洞复杂化的瓶颈。北京云起无垠推出“AI漏洞猎人”智能体解决方案，通过工程理解、威胁建模...

本文探讨了场景感知驱动的下一代黑盒渗透Agent实战应用。针对传统大模型在网络安全渗透测试中存在的落地鸿沟与检测瓶颈，提出了一种基于业务逻辑链路的渗透智能体架构...

本文深入剖析了大模型供应链面临的三大核心安全威胁，详细拆解了GEO（生成引擎优化）投毒、分布式框架反序列化漏洞以及GPU容器越权逃逸的攻击机制与底层防御策略。文...

AI供应链安全漏洞导致直接经济损失与系统入侵 大模型供应链在数据检索、模型训练与推理部署环节存在高危安全风险。根据vivo安全团队研究，GEO（Generati...

本文针对AI Agent在企业应用中面临的指令混淆与安全隐患，介绍了腾讯朱雀实验室提出的RA-Gen多智能体协同代码生成框架及L0-L5纵深防御体系。该架构不仅...

本文介绍了在AI编程提速的背景下，针对传统SAST检测工具误报率高、人工审查瓶颈等痛点，云起无垠科技推出的“AI漏洞猎人”多智能体协同代码漏洞挖掘方案。该方案通...

传统漏洞挖掘面临效率与检出率双重瓶颈 当前软件安全测试严重依赖传统SAST（静态应用安全测试）与Fuzz（模糊测试）工具，但仍存在显著效率与效果瓶颈。SAST工...

本文介绍了腾讯云ADP与Youtu-Agent在企业级AI智能体落地中的实践。针对大模型应用从“可用”到“可靠”的落地瓶颈，腾讯云构建了完整的四层智能体技术栈，...

腾讯云音视频对话式AI解决方案是具备实时互动能力的对话式AI，依托实时音视频互动、语音意图理解、多模态融合（STT/TTS/LLM）技术，以超低延迟通信、全场景...

HaS Anonymizer是腾讯玄武实验室推出的隐私保护工具，可对文档（Word、PDF、Excel）与图片（PNG、JPG、BMP）中的敏感信息（如身份证号...

技术逻辑是：人在深度睡眠时，大脑仍在高强度放电，但这些算力没有被任何意识任务占用。Neuralink要把这些闲置脑电信号编码后，接入大模型训练集群。

传统评测里，一个只会按模板走的模型拿满分；一个能举一反三、灵活解题的模型，反而被判“不遵循指令”。

他的原话是：一开始大家都觉得会出现一个模型统治一切，但现在不是了。有擅长聊天的、有擅长写代码的、有多模态的，还有很多优秀的开源模型。AI会像互联网一样，变成一个...

大模型是基础，包括R1、COT和长上下文窗口，这是所有基于模型上层应用范式的基础。

主动推理为感知和行动提供了一个统一框架，将它们视为在给定环境生成模型下最小化预测误差的过程。尽管标准表述假设推理和控制是连续的，但实证证据表明人类会间歇性地更新...