llm

Prompt 注入实战：直接注入、间接注入和四道防线（附测试样例）Agent 安全篇讲了权限和工具校验，这篇补注入这个口子。OWASP 的 LLM 应用 Top 10 把 Prompt 注入列为第一风险，值得单独写一篇。

虎鲸不是鱼

【RTX Pro 4500 Blackwell】Qwen3.8 27B NVFP4 MTP在dsh的真实表现之前已经在LM Studio运行了Qwn3.8 27b，并且跑成功了图像识别：【RTX Pro 4500 Blackwell】Qwen3.8 27B NVFP4 MTP在LM Studio的性能表现

AI 赋能后中文与英文数据库对比分析报告上AI 赋能后中文与英文数据库对比分析报告一、背景与目的1.1 背景传统文献检索以"关键词 + 布尔逻辑"为基本范式，其效率取决于检索者能否准确枚举目标概念的所有的同义、近义与相关表达，并在字段层（题名、关键词、摘要）完成匹配。这一范式在面对"数字经济 × 碳减排"这类跨学科、跨语言、且中英文学术共同体术语体系并不对等的研究命题时，暴露出明显短板：英文侧存在单复数、大小写、复合词形态差异（digital economy / Digital economy / digitalisation），中文侧存在同义分

LangGraph4j之四：运行引擎与流式我在前面三篇把图的建模、状态通道、条件分支拆完了。这一篇往下走一层，看 StateGraph.compile() 之后拿到的 CompiledGraph 到底是怎么跑的。很多人第一次用 langgraph4j 都会卡在一个问题上：我调的是 graph.stream(...) 还是 graph.invoke(...)，它们返回的东西为什么长得不一样。这个问题的答案不在文档里，在字节码里，所以我这一篇依然用 javap 对着 langgraph4j-core 1.5.14 的 class 文件逐一核实。

LangGraph4j之五：持久化与断点续跑上一篇结尾我留了个问题：图跑到一半崩了，那些快照能不能下次接着跑。这一篇就把这个问题拆开。结论先说，能做到，但有两个前提你容易踩空：一是续跑必须带同一个 threadId，二是 interruptBefore 这种中断闸门是常驻的，不先拆掉它，你每次都卡在同一个地方。我把 langgraph4j-core 1.5.14 的相关类用 javap 逐个核实过，下面讲的每个字段、每个方法都能在字节码里对上。

ai-agent教程-05-上下文工程本章目标:把「什么该进上下文、什么不该进、以什么顺序进」从一门手艺提升为一门工程学科。上下文是 Agent 的工作台——它的容量、组织方式与成本,直接决定 Agent 的能力上限与单位成本。读完本章,你应该能对任意 Agent 回答三个问题:预算怎么分、信息怎么排、重复怎么省。

用户72174658826

三条热词通道的机制拆解：bl speech 的参数面、生效模型范围与错配读数写语音转写的调用时，我习惯把热词当效果开关：加一个参数，期待专名被认对，然后只看转写文本对不对。这一轮拆下来，参数面比想象中大，bl speech recognize 上有三个互不相同的入口，bl speech vocabulary 下面还有一组建表命令，三条通道的生效模型范围、取值约束、配错之后的行为都不一样。错配那一条我连试了三次，三次结果一样，和帮助文本写的相反。

程序员大狐狸

Ultra X7 358H 笔记本电脑，本地部署 Bonsai-2-27B，实测生成速度 11.6 tok/s在之前的文章《Ultra X7 358H 笔记本电脑，本地部署当红炸子鸡 Qwen3.8-27B-Q4，实测生成速度 5.6 tok/s》中，已完成 Qwen3.8-27B-Q4 模型的本地部署。

谷歌 Gemini 4 Argon正式开放：硬刚 GPT-6 与 Claude，这次谁更强？先说个数字：100 万。这是 Gemini 4「Argon」单次输出的 Token 上限，不是上下文窗口。上一代是 6.4 万，这次直接乘了十五倍多。翻成人类的话，大概 75 万英文单词，或者三千页文本，一口气吐完，中间不用你按「继续」。

ai-agent教程-06-主流框架本章目标:横向盘点 2026 年主流的 Agent 框架——它们各自的抽象、优劣势、适用场景, 以及最重要的:如何根据你的需求选框架。

LiteLLM 介绍与部署目录一、LiteLLM 相关概念1.1 LiteLLM 是什么1.2 两个组成部分1.3 它解决什么问题

Claude Desktop 的 Chat 模式实测：桌面端比网页版多出来的能力第 03 篇讲三模式时提到，Chat 模式是"和网页版最接近的模式"——但"最接近"不等于"一样"。这篇把桌面端 Chat 多出来的能力逐项过一遍，顺便说清楚哪些场景这些差异真正起作用、哪些场景无所谓。

用Step 5 preview给Solomd 5.0加上自定义主题感觉这个难度是有的；而且，这个项目在我看来几乎可以作为一个 Step 5 Preview的写代码能力在DeepSeek V4.1 flash之上的一个例子。

for_ever_love__

LangChain RunnableConfig 详解：运行时传参、并发控制与回调注入链写好了，但运行时想临时换个模型、换个用户、换个并发数怎么办？每次都重建一条链太笨了。RunnableConfig 就是解决"同一条链，不同运行参数"这个问题的。这篇讲它能干什么，以及 configurable 这个最实用的字段。

虎鲸不是鱼

AI 自动化逆向（四）人在 AI 逆向流程里到底做什么本文是「AI 自动化逆向」系列第 4 篇。上一篇：我把一个逆向项目交给了 AI：它做到了什么程度；下一篇预告：控制组：区分「没有」和「没取到」。

Koog(4)—— Agent Skills 和 Tools三月份的时候，写了一篇文章：拆穿名词诈骗！用大白话理解晦涩难懂的AI概念, 里面有介绍 Agent Skills 和 Tools。当时有详细解释了两个概念，Tools 相当于大模型的“手脚”，让 LLM 不仅能回答问题，还能调用程序，执行动作。 Skills 是将复杂的、固定的流程打包成一个个独立的“技能包”，是 Agent 走向工程化、模块化的关键一步。对于这写概念还不清楚的小伙伴，可以回头去看那篇文章。

大模型技术全景(二十三)：RAG 应用阶段的检索、提示词增强与生成📚 本文收录于「流浪」的系列专栏🏠 博客主页：流浪｜ 📝 原创首发于 CSDN上一篇把知识库构建阶段的最后一环讲完了：向量连同原文和元数据一起落进向量库，四段字段各管一件事，选型看规模、运维和技术栈。库建好之后，真正的使用阶段才刚开始——用户敲一句话进来，系统要把它变成向量、在库里捞出最相关的几块、把这几块和原来的问题揉成一个像样的提示词，最后交给大模型写出答案。本篇就走一遍这条线：用户查询、查询向量化、向量检索、提示词增强、大模型生成，也就是 RAG 里 R 到 G 的完整过程。

【面试系列】MCP面试知识点本文由浅入深的介绍在面试中MCP的考察知识点。MCP(Model Context Protocol) 是Anthropic在2024年11月开源的模型上下文的开放标准，旨在制定模型与外部资源、工具的接入标准。

熊猫钓鱼>_>

告别手工贴发票：增值税发票识别+核验，搭一条报销自动化流水线摘要：报销的痛点其实分两层——识别解决"字段搬运"，核验解决"票的真假"，缺一层流程都有洞。本文用 VatInvoiceOCR + VatInvoiceVerifyNew 两个接口搭一条完整流水线：识别结果直接喂核验，中间加日期归一化和"价税平衡"自检。没拿到合规测试票面就不编数字，识别环节给可套用的评估模板；核验环节用虚构字段真实调用了两次（0.194s / 1.257s），拿到一条参数校验错误，把"普票必须传校验码或金额"这条硬规则钉死了。最后还给这条链路做了个能跑的页面——四道闸门，把一张购物小票真

Python Asyncio 协程与 LLM 异步并发原理技术文档（与 Java 对比｜彻底澄清所有误区）Python 协程不是线程、不新开线程、不由 OS 调度。协程是：单 OS 线程内、用户态事件循环、协作式调度的轻量 IO 并发模型。