BR 技术头条 技术链接、资讯与社区分享流
yq yq.aliyun.com / 2017-01-20 07:30 / by @云栖精选

DT科技评论第23期：AI 首次在德州扑克战胜人类职业玩家

打开原文 0 条评论

发表评论

相关分享

fr frytea.com / 2025-01-06 23:43

AI Prompt 整理

prompt 原则：
1、写出清晰而具体的指示，清晰不是指短，而是尽量详细，可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆，分隔符形式不限：“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对，可以尝试不断变化提问方式，直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。

查看详情
无图
pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:14

AI 作为新型黑客：开发进攻性安全代理

这篇文章深入解析了浏览器沙盒逃逸的技术原理，详细讲述了攻击者如何利用漏洞突破沙盒限制，实现对系统的进一步控制。通过真实案例和技术细节的剖析，展示了沙盒逃逸的核心思路和防御对策。内容适合网络安全研究人员、漏洞挖掘工程师，以及对浏览器安全机制感兴趣的技术从业者，提供了宝贵的学习资料和实践指导。

查看详情
无图
pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:07

探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强

这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。

查看详情
无图
co colobu.com / 2024-08-06 07:52

让AI 实现一个红黑树

文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家（如Rob Pike）实现红黑树，并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题，但通过不断调整和AI协作，最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。

查看详情
无图
bl blog.yuanpei.me / 2024-03-13 13:12

基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库

通用人工智能，即：AGI（Artificial General Intelligence）的实现，正在以肉眼可见的速度被缩短，以前在科幻电影中看到的种种场景，或许会比我们想象中来得更快一些。不过，等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间，我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践，即：在成功部署本地 AI 大模型后，如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。

查看详情
无图
bl blog.yuanpei.me / 2024-03-12 22:29

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试

本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。

查看详情
无图
52 www.52nlp.cn / 2023-08-07 23:23

柴洪峰院士：大模型赋能金融科技思考与展望

本文整理自7月7日世界人工智能大会“AI生成与垂直大语言模型的无限魅力”论坛上中国工程院院士、复旦大学金融科技研究院院长柴洪峰《大模型赋能金融科技思考与展望》的主题分享，从金融垂直模型构建、金融知识图谱与大模型融合以及金融大模型的监管三个方面进行介绍。

查看详情
无图
te tech.meituan.com / 2023-07-04 23:28

基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐

目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。

查看详情
无图