LLM介紹

本頁面為AI愛好者提供從基礎到應用的大型語言模型（LLM）指南。

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第 17 章 — 未來威脅與新興防禦

LLM Primer VII 章節走讀第十七篇,也是最終篇。本章越過已經成熟到能寫下的紀律,命名那些社群仍在弄清楚的紀律 — 自主 agent、多模態攻擊面、合成身分,以及 2026 年中的 AI-versus-AI 軍備競賽。

2026-05-26

LLM Primer VII 章節走讀第十篇。本章把架構視為主要的資安學科 — 因為一個機率元件最安全的組態,是那個爆炸半徑被結構所限制的組態,而不是那個仰賴元件自身克制的組態。

2026-05-19

LLM Primer VII 章節走讀第七篇。本章把可靠性當作一項安全屬性來處理 — 因為每當後果依賴於正確性時,一份自信而錯誤的輸出就是安全問題。

2026-05-16

LLM Primer VII 章節走讀第一篇。本章主張 AI 安全不是把「ML」形容詞掛在傳統資安前面 — 子層本身變了,後面每一章都從這個變化開展出來。

2026-05-10

LLM Primer VI 章節走讀最終篇。那些各自獨立、但能複利成上個月帳單三分之一到一半的動作目錄。

2026-05-08

LLM Primer VI 章節走讀第十三篇。這一章解釋為什麼預設 Kubernetes 自動擴縮器在 LLM 流量下會造成中斷,以及 KEDA、Knative、CRIU 如何組合成修補方案。

2026-05-05

LLM Primer VI 章節走讀第十一篇。這一章主張平台的選擇不是關於功能,而是關於哪一種維運模式對得上團隊既有的維運文化。

2026-05-03

LLM Primer VI 章節走讀第十篇。這一章替引擎與平台之間的界線命名,並走過 2026 年主宰那一層的五個引擎。

2026-05-02

LLM Primer VI 章節走讀第九篇。這一章顯示自回歸的循序瓶頸其實有一個數學上的漏洞 — 並展示它何時值得付出代價的算術。

2026-05-01

LLM Primer VI 章節走讀第四篇。這一章主張 GPU 與 ASIC 之間的選擇是一道工作量形狀題 — 並把形狀交給你。

2026-04-26

LLM Primer VI 章節走讀第三篇。這一章主張,挑一顆服務 GPU 應該看它的 HBM 頻寬與 VRAM 容量,而不是規格表正面的那個 FLOP/s 數字。

2026-04-25

LLM Primer VI 章節走讀第二篇。這一章替那個會先於權重吃光每個服務系統 VRAM 的資料結構命名。走過主導 KV 快取大小的公式、把它縮小的架構變體,以及會摧毀天真配置方式的碎裂化問題。

2026-04-24

LLM Primer VI 章節走讀第一篇。這一章主張:LLM 服務裡幾乎每一個困難的問題都出自一個事實 — 產生每個 token 的那個迴圈受制於記憶體頻寬,你花錢租來的昂貴運算 99.7% 的時間都是閒置的。

2026-04-23