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Claude Fable 5 下架背后的真正问题：越狱是每个大模型的阿喀琉斯之踵2026年6月9日，Anthropic 发布了 Fable 5。三天后的傍晚，美国东部时间6月12日，一封来自商务部的信件被送到 Anthropic 总部。措辞很直接：立即禁止所有外国公民访问 Fable 5，包括 Anthropic 自己的外籍员工。整个模型下线。从发布到被封杀，不到96小时。

砍光二叉树

一文打通 AI 认知：LLM、Agent、MCP、Skill 完整体系很多开发者刚接触AI时，被大模型、Agent、MCP、Skill一堆新概念搞得一头雾水：ChatGPT只是大模型吗？Agent和普通聊天机器人区别在哪？MCP为什么被称作AI界USB-C？各个组件之间到底怎么配合工作？本文先完整梳理AI70余年发展历程，用大白话拆解早期晦涩技术概念，再逐个详解当下AI基础核心知识点及核心技术，最后串联完整运行链路。全文无复杂公式、无晦涩术语，零基础也能读懂，轻松建立清晰的AI底层全局认知，后端、算法、应用开发同学均可收藏。

图像伪造识别和定位论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.02761FakeShield 处理图像的步骤如下：

一个基于 Python 的轻量级 LLM（大语言模型）API 客户端程序：从API交互到LLM应用架构一个基于 Python 的轻量级 LLM（大语言模型）API 客户端程序，其核心功能是通过 HTTP 协议与大语言模型服务进行交互，实现用户输入提示词（Prompt）并获取模型生成结果的能力。程序采用极简设计理念，仅依赖 requests库完成网络通信，通过预配置的服务器地址和认证令牌实现身份验证，最终以 JSON 格式处理响应数据。

一文讲透 LLM 真实运行内核，这篇长文值得逐字细读！原文：How LLMs Actually Work，作者 0xkatoTL;DR：这篇文章把基于Transformer架构的大语言模型，完整拆解成九大运行环节，从输入内容到输出结果讲解得一清二楚，分别是分词、嵌入、位置编码、注意力机制、多头注意力、前馈网络、残差流与归一化、下一词预测循环。

LLM-RAG(大厂面试常问问题)RAG 是什么？为什么需要 RAG？ RAG 的完整链路是怎样的？向量检索的原理是什么？向量数据库怎么选？Milvus、FAISS、Qdrant 各自适合什么场景？纯向量检索有什么问题？为什么需要混合检索？ Rerank 是什么？为什么检索之后还要重排序？ Chunk 怎么切？切大了切小了各有什么问题？ Embedding 模型怎么选？中文场景选什么？ RAG 的幻觉怎么处理？ RAG 检索效果不好怎么优化？ Agentic RAG 是什么？和普通 RAG 有什么区别？

Agent 系列（19）：Harness 完整体系——8 层防护框架全景第 17 篇介绍了 Harness 的五个要素：动作空间、人工检查点、执行边界、审计日志、回滚。五要素是骨架，能处理大多数场景。

Hermes Agent深度探索：一个会自我沉淀经验的终端智能体第一次打开 Hermes Agent，很多人会把它归类成“带工具调用的命令行 AI 助手”。这个判断并不算错，但它只描述了最外层的使用体验。真正深入源码之后，你会发现它更像一个面向长期运行的 Agent 运行时——模型只是其中一个组件，工具、会话、记忆、技能、插件、安全策略、多平台入口和状态恢复共同构成了完整系统。

让AI精确修改视觉可见的细节是繁琐的还是忍不住想上手怪不得Sora做不下去，Sora的客服处理投诉肯定很累。

【LLM技术全景】开源大模型生态：如何选择适合你的基座模型？摘要：本文是《LLM技术全景：从Token到部署》系列第六篇。随着LLaMA开源引爆生态，现在已有数十个开源大模型可供选择。但"选择困难症"也随之而来：LLaMA、ChatGLM、Qwen、DeepSeek、Mistral……到底哪个更适合我的项目？本期将系统对比主流开源模型的技术特点、中文能力、部署成本，并提供一套"模型选择决策树"，帮助开发者在2026年做出最合适的技术选型。

LLaMA-Adapter V2: Parameter-Efficient Visual Instruction Model论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.15010大语言模型（Large Language Model，LLM）的落地应用中，轻量化微调是平衡性能、算力与部署成本的核心技术路线。相较于全参数微调、低秩自适应（Low-rank adaptation，LoRA）[1] 等主流方案，Adapter 架构以模块化、高兼容性的特点，被广泛应用于 LLaMA[2] 等开源大模型的下游迁移任务。

一个工程师的 LLM 理论入门：Transformer、Attention 和 Tokenization（不带公式）你不做算法研究，但你写 Agent。理解 LLM 怎么工作，能帮你写出更好的 @Tool 描述、更准的 SystemMessage、更省的 Prompt。

没有腰的嘟嘟嘟

Easy-agent介绍目前，我的工作主要聚焦于 Agent 和 SKILL 相关领域。随着公司多个项目完成 Agent 化升级，我将项目集成 Agent 架构的经验进行总结和封装，最终开发出一个可复用组件——Easy-agent。

Apache Doris Ai Function学习Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时分析型数据库。随着大模型与向量检索技术在企业级场景的加速落地，从 Apache Doris 4.0 版本开始，Doris 围绕 "AI 驱动、搜索增强、离线提效" 三大方向进行了重大升级，正式将 AI 能力深度集成到数据库内核。

微调后的 LLM 如何部署到生产环境？从GPU 推理端点的搭建、测试与上线全流程想象一下这样一个产品团队：他们针对临床病历（Clinical Notes）对一个大语言模型进行了微调。在实验室测试中，提示词和模型生成的回答看起来都棒极了。然而，紧接着有人提出了一个棘手的问题：我们如何在不将受保护健康信息（PHI）暴露给共享公共 API 的前提下，把这个模型安全地接入面向患者的移动应用中？

DeepSeek V4 Pro + Flash 分工编程：成本骤降 60%+ 的混合模型工作流Pro 和 Flash 到底怎么选？全用 Pro 太贵，全用 Flash 怕质量不行。这篇就来聊聊如何用「Pro 规划 + Flash 执行 + Pro 审查」的混合工作流，在不牺牲代码质量的前提下，把 API 费用砍掉一半以上。

OpenBayes贝式计算

LongCat-Video-Avatar 1.5开源，具备全领域泛化能力的音频驱动视频生成模型；AI Student Impact Dataset 5 万量级多公共资源速递6 个公共数据集：* EAVSD 电商广告视频分镜数据集Movie Feelings 电影情感特征数据集

Prompt工程从入门到进阶！基于通义千问实战零样本/少样本/CoT/攻防防范（附完整代码）很多同学调用大模型 API 时，常会遇到输出混乱、答非所问、风格不可控等问题；同时线上 AI 应用还普遍存在 Prompt 注入、模型越狱等安全漏洞。本文基于通义千问 + Streamlit 搭建可视化旅行助手，从零带你上手 5 大主流 Prompt 调优手法，并复现 3 类高危攻击与双层防护方案。全文代码开箱即用，适合 AI 入门、Python 实战、大模型安全方向学习。

（七）GPT2中文生成模型定制化微调训练[附源码]上一篇文章完成了 BERT 微调效果的系统测试与验收指标设计。本章进入生成式模型领域：使用 Hugging Face 上的 GPT-2 中文预训练模型，在本地语料上微调，训练一个中文古诗词生成模型。