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 17 章 — 未来威胁与新兴防御

LLM Primer VII 章节走读的第 17 篇,也是本卷和 LLM Primer 系列的收官之作。走看那些还在成形中的学科 —— 自主智能体、多模态攻击面、合成身份,以及 2026 年中期 AI 对 AI 的军备竞赛。

2026-05-26

第 16 章 — 安全的微调与适配

LLM Primer VII 章节走读第 16 篇。这一章把微调后的模型当作一份"必须去挣、不是继承来的"安全性质的 artefact —— 因为教域内术语的同一步梯度,也能侵蚀基础模型带来的对齐。

2026-05-25

第 9 章 — 模型完整性与供应链风险

LLM Primer VII 章节走读第 9 篇。这一章把模型 artefact 当作由第三方分发的二进制来对待 —— 带着二进制分发一直带着的反序列化、后门和出处问题。

2026-05-18

第 8 章 — 针对模型的对抗性攻击

LLM Primer VII 章节走读第 8 篇。这一章追溯对抗性攻击 —— 从 Goodfellow 2014 年的图像分类器工作,一路到 TextFooler、通用后缀,再到针对生产 API 的模型窃取。

2026-05-17

LLM Primer VII — 系列引言与索引

《LLM Primer VII: AI Security》章节走读的系列引言与索引 —— LLM Primer 系列的收官之作,把七卷的工程弧线落到那门决定这一切能否在对手、监管者和概率系统日常故障模式面前存活下来的学科。

2026-05-09

第 15 章 — Serverless API 对比自建基础设施

LLM Primer VI 章节走读第 15 篇。GPU 租金分项决定 token 那道算术;平台工程分项决定这单交易。混合姿态几乎总是对的答案,应用边界那个路由器是承重的那一块。

2026-05-07

第 4 章 — AI 智能体与工具调用

LLM Primer V 章节走读第 4 篇。把智能体当作一个针对工具循环起来的语言模型来处理:工具 schema、错误合同、以及记忆的写入纪律,是整个系统里杠杆率最高的工程面。ReAct 循环、工具作为合同,以及智能体真正需要的三层记忆。

2026-04-17

第 12 章 — 协议加固与防御

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

第 9 章 — 管理注意力预算

LLM Primer IV 章节走读第 9 篇。Context rot、lost-in-the-middle 这一道悬崖、tool-loadout rot,以及对 "模型缺的那一份知识到底该放在哪一层" 的三个架构答案 — MCP、RAG、微调。

2026-04-07

第 3 章 — 服务器原语:暴露上下文与能力

LLM Primer IV 章节走读第 3 篇。MCP server 能给的三个名词 — Resources(读状态)、Prompts(可复用脚手架)、Tools(写操作) — 它们的 schema、生命周期、错误模型,以及挑对原语这件事的纪律。

2026-04-01

第 10 章 — 主流评测框架

LLM Primer III 章节走读第十篇。三件套配上了工具箱 — 两脉里八个框架 — 加上对它们其中没人合上的那一块的一次诚实坦白。

2026-03-27

第 9 章 — RAG 评测三件套

LLM Primer III 章节走读第九篇。三种不同的故障塌成同一种症状 — 这个领域为此发明了一只三头的度量,终于告诉团队:那个症状对的是哪一种故障。

2026-03-26

第 6 章 — RAG 的威胁模型

LLM Primer III 章节走读第六篇。纯 LLM 只有一条信任边界。一套 RAG 系统有很多 — 入库、解析、分块、嵌入、索引、检索、重排、生成、工具、输出 — 每一条都连着对手能塑形的输入。

2026-03-23

第 4 章 — 选对向量数据库

LLM Primer III 章节走读第四篇。RAG 系统里长得最快、上量后最贵、把团队锁得最死的那一层 — 用技术指标比着选,用运维条件决定。

2026-03-21

第10章 — 后训练与对齐的数学

LLM Primer II 章节走读第十篇。后训练那一整套机器 — 监督微调、奖励模型、RLHF 上的 KL 缰绳,以及 DPO 那个把整条流水线塌成一条监督损失的漂亮推导。

2026-03-12

第 6 章 — 安全、对齐,以及"有用"到底是什么意思

LLM Primer I 章节走读第六篇。为什么"听上去通顺"和"真的有用"是两件事、对齐到底在调什么,以及 2026 版里 §6.6 新增的那一节 — 宪法式 AI、基于辩论的模型,以及对齐领域里最新的研究方向。

2026-02-23

第 5 章 — 还是有些小毛病

LLM Primer I 章节走读第五篇。即便是训得很好的 LLM 也还在犯的那几样毛病 — 幻觉、对时间没概念、算术、一致性抖动 — 为什么这些不是 bug,而是同一个"下一个 token 预测"机制的特性。

2026-02-22

第 4 章 — 模型是怎么学的

LLM Primer I 章节走读第四篇。为什么预训练决定能力上限,为什么微调塑造性格,以及 RLHF 是怎么把一个原始的"下一个 token 预测器"变成我们每天信任的那位助手。

2026-02-21