LLM介绍

本页面为AI爱好者提供从基础到应用的大型语言模型（LLM）指南。

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第 15 章 — 构建一个安全的 AI 组织

LLM Primer VII 章节走读第 15 篇。这一章把安全文化、红队、供应商风险和长期管理,当作那份跨年承载这门学科的组织基础设施。

2026-05-24

LLM Primer VII 章节走读第 12 篇。这一章回答那个组合性的问题 —— 谁被允许调用一个 LLM 集成应用的哪种能力,以及执法如何跨系统的各组件构建。

2026-05-21

LLM Primer VII 章节走读第 10 篇。这一章把架构当作首要安全学科来处理 —— 因为一个概率组件最安全的配置,是那种爆炸半径由结构而不是由组件自己的克制来限定的配置。

2026-05-19

LLM Primer VII 章节走读第 2 篇。这一章把 Shostack 的四个问题、STRIDE、PASTA 和 MITRE ATLAS 应用到一个系统上 —— 其最强的组件把所有输入都读作潜在指令。

2026-05-11

LLM Primer V 章节走读第 3 篇。走完 RAG 五阶段管道 —— 加载、切分、embedding、检索、生成 —— 顺带把 demo 阶段的 RAG 和真正扛得住真实语料的生产 RAG 分开:混合检索加重排器、结构感知加语义组合的切分,以及按 query 派发的变换路由。

2026-04-16

LLM Primer IV 章节走读第 12 篇。四簇防御 — 密码学背书、OAuth scope 纪律加有界会话、运行时沙箱、人工审批门 — 组合成一种不依赖模型在对抗条件下行为正确的安全姿态。

2026-04-10

LLM Primer III 章节走读第五篇。一次向量搜索是大多数 demo 停下的地方,也是大多数生产故障开始的地方。本章一路走到生成器手里那一组候选,以及每一步存在的理由。

2026-03-22