Anooyman的博客

摘要：AI大语言模型（LLMs）在自然语言生成任务评审中的应用引发争议。作者借助测量理论揭示了四大关键假设的问题：1）LLMs难以真正替代人类评审，存在标准不一致性；2）其评审能力存在隐性偏见、可解释性表面化及鲁棒性不足；3）大规模扩展易导致数据污染和操控风险；4）虽成本较低，但存在环境与社会伦理问题。相比传统人工评审，LLMs虽具一致性和扩展性优势，但掩盖多样性、易被操控且污染更隐蔽。当前LLMs评审的科学性和可靠性仍需审慎评估。

上下文工程（Context Engineering）将“上下文”视为由多个信息组件（如系统指令、外部知识、工具定义、持久记忆、动态状态、用户请求等）动态组织和装配的整体。这些组件通过一组函数（如检索、选择、格式化、汇总等）被智能地组合，形成适用于不同任务的最佳上下文。其本质是。

M3-Agent框架突破AI长期记忆与跨模态推理瓶颈 该研究针对多模态智能体缺乏人类级长期记忆和推理能力的问题，提出M3-Agent创新解决方案。框架采用实体中心的多模态记忆图结构，通过分层记忆（情景记忆与语义记忆）和并行处理流程（记忆流程与控制流程），实现持续感知、身份统一的信息存储和递进式推理。相比传统方法，M3-Agent支持无限长多模态输入流处理，在M3-Bench等测试集上表现优异，尤其在人类理解和跨模态推理任务中准确率提升显著（最高达15.5%），为家庭机器人等场景提供了更接近人类认知的AI解决

与传统 AI 系统相比，Agentic AI 拥有更丰富的推理能力、动态角色分工和复杂的记忆机制。如果你习惯了传统 AI 安全，只需给模型和 API 加权限、做审计、设防注入——Agentic 架构可能会让你大跌眼镜。这种“全链路风险”让我深刻意识到，安全绝不能是事后补救，而必须从设计、开发到部署、运维，每一步都要有针对性的防护措施。相比传统应用，Agentic AI 供应链的管理对象更多、接口更开放，防护措施必须“加码升级”。每一种操作能力，都需要专属的安全策略和隔离机制，否则就是在“裸奔”。

而现有的工具集成推理（TIR）虽然让模型能调用代码解释器，但大多还是靠“老师教”出来的套路（监督微调），模型难以自主创新工具使用方式。你有没有想过，AI不仅能“说”出复杂公式，还能“动手”写代码、纠正自己的错误——甚至比人类设计的流程更聪明？年初的一个框架 ToRL，它把工具调用和强化学习结合起来，把模型从“死记硬背”带入了真正的“自我探索”阶段。ToRL的最大价值不仅在于准确率提升，更在于模型智能行为的涌现——它能主动纠错、根据反馈自我调整、灵活选择推理策略。三、ToRL和传统方法有何不同？

摘要：Trendyol团队测试发现，Meta的Llama Guard防火墙存在严重安全漏洞。攻击者通过多语言输入、字符混淆和Unicode隐形字符等手法，可轻易绕过PROMPT_GUARD和CODE_SHIELD防护，成功率高达50%。测试显示现有检测机制存在三大缺陷：仅支持英语、无法识别混淆字符、代码漏洞检测不足。这一发现警示企业：LLM安全防护需进行多语言、多维度的红队测试，不能依赖单一工具。建议部署时结合人工审查，持续跟踪安全更新，构建更全面的防御体系。（149字）

原文link：https://arxiv.org/pdf/2507.05538。

RAG，全称为 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。它是一种结合了检索和生成的技术方法，将传统的基于检索的问答系统和基于自然语言生成的技术相结合，提升了 AI 系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。

Self-RAG 详解

MCU Active RAG -- FLARE 论文详解

Meta AI，Chain-of-Verification（CoVe）论文详解

ARES 框架详解

在大型语言模型时代，RAG的具体定义是指在回答问题或生成文本时，首先从大量文档中检索相关信息的模型。随后，它利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测的质量。RAG方法允许开发人员避免为每个特定任务重新训练整个大型模型。

RAG 评估框架 -- RAGAS 详解