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原创大白话带你玩转大模型 Agent：一文带你看懂思维链提示 (Chain of Thought)

你有没有过这样的经历？问 AI 一个稍微复杂点的问题，比如 "小明有 3 个苹果，妈妈又买了两袋，每袋 4 个，现在一共有几个？"，它可能会直接甩给你一个 "11 个"，但你压根不知道它是怎么算的 —— 万一算错了呢？更头疼的是那种需要逻辑推理的问题，比如 "为什么夏天白天比冬天长？"，AI 的回答常常像一团浆糊，让人摸不着头脑。今天咱们就来聊聊怎么让 AI 变得更 "靠谱"—— 没错，就是思维链提示（Chain of Thought，简称 CoT）这项黑科技。

2025-08-20 09:08:51 583

原创大白话带你玩转大模型 Agent：一文带你看懂提示工程 (Prompt Engineering)

你说的话，AI 真的懂吗？当你对着 Siri 说 “今天天气怎么样”，对着 ChatGPT 喊 “写篇周末游记” 时，你可能没意识到 —— 你已经在玩 “提示工程” 了！提示工程（Prompt Engineering）就是教你怎么跟 AI “好好说话” 的学问。别以为这是程序员的专利 —— 根据 Google 2024 年的研究，掌握基础提示技巧能让 AI 输出质量提升 30% 提示工程（Prompt Engineering）就是教你怎么跟 AI “好好说话” 的学问。别以为这是程序员的专利 ——

2025-08-19 09:21:59 746

原创大白话带你玩转大模型 Agent：一文带你看懂 Docker

本文介绍了容器技术的起源、原理及Docker的应用。容器技术解决了传统开发中环境重复搭建、资源浪费等问题，通过轻量级隔离实现应用的高效部署。与虚拟机相比，容器共享操作系统内核，启动更快且占用资源更少。Docker作为主流容器实现工具，采用CS架构，通过Dockerfile构建镜像(image)并运行容器(container)。其底层依赖Linux的NameSpace实现资源隔离、Control groups控制资源使用。Docker实现了"一次构建，到处运行"，显著提升了应用部署效率。

2025-08-19 09:21:33 1019

原创大白话带你玩转大模型 Agent：一文带你看懂 ReAct 范式

如果你用过智能助手，可能遇到过这种情况：问它 “今天北京的 PM2.5 是多少，适合户外运动吗？”，它可能瞎编一个数字，或者直接说 “适合”—— 因为它既不会查实时数据，也不会结合数据推理。但如果用了ReAct 范式，AI 就会像个靠谱的助理：先想 “我需要查北京今天的 PM2.5 数据”，然后调用天气 API，拿到数据后再分析 “数值大于 100，不适合户外运动”。今天咱们就用大白话聊聊，这个让 AI 变聪明的 ReAct 范式到底是啥。

2025-08-18 09:52:11 1231

原创大白话带你玩转大模型 Agent ：一文带你看懂预训练

如果有一天，你对着 Siri 说 “给我整碗酸辣粉，多加醋”，它能精准听懂你的方言 + 需求，可别惊讶 —— 这背后藏着大模型 “上学” 的第一步：预训练。就像人类要先学拼音识字才能写文章，AI 要想 “聪明”，也得先经过这场 “基础教育”。今天咱们就用大白话，聊聊预训练到底是怎么回事。

2025-08-18 09:27:47 844

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂 Function Calling

想象一下：你问智能音箱 "今天北京的 PM2.5 是多少"，它愣了一下，然后说 "我这就帮你查一下"，过了几秒告诉你具体数值。这背后，可能就是 Function Calling 在悄悄工作。如果把大模型比作一个聪明的秘书，那 Function Calling 就像是给秘书配了一部电话 —— 遇到自己不知道的事情，它可以打电话给气象局、查日历、甚至调监控，而不是瞎猜或说 "我不知道"。今天咱们就用大白话，聊聊这个让 AI 从 "纸上谈兵" 变成 "实干家" 的神奇技术 —Function Calling

2025-08-15 09:12:20 873

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂模型微调

你有没有发现，通用大模型有时候像个 "啥都懂但啥都不精" 的万金油？比如你让它分析公司财报，它可能把 "毛利率" 和 "净利率" 搞混；让它写法律文书，它引用的法条可能早就失效了。这就像让一个刚毕业的大学生直接去当心脏外科医生 —— 基础知识是有，但缺了点专业训练。而 "模型微调" 技术，就是给 AI 上的 "专业培训班"，让它从 "啥都知道一点" 变成 "某领域专家"。今天咱们就用大白话，聊聊这个能让 AI"深造镀金" 的神奇技术，看完你就知道为什么银行的 AI 能精准识别诈骗合同。

2025-08-15 09:11:48 929

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂 RAG

RAG，全称 "检索增强生成"（Retrieval Augmented Generation），听着挺唬人，其实本质很简单：让 AI 在回答问题前，先去查一查相关的资料，再基于资料作答。就这么一个小改动，能让 AI 的靠谱程度飙升 —— 香港大学的研究显示，在药物禁忌查询任务中，用了 RAG 的 GPT-4 准确率从 49% 暴涨到 94%。

2025-08-14 09:48:04 484

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂大模型背后的功臣 RLHF

你有没有过这样的经历？跟智能音箱说 "放点轻松的音乐"，它给你播了死亡重金属；问 ChatGPT"怎么哄女朋友开心"，它一本正经地建议 "可以探讨量子物理的浪漫之处"。这时候你肯定会想：这 AI 是聪明，但咋就这么不懂事呢？别急，科学家们早就发现了这个问题，还发明了一套专门 "调教"AI 的方法 ——RLHF。简单说，就是给 AI 请个 "家教"，让它不仅聪明，还懂人情世故，知道什么话该说，什么话不该说，什么话得说得漂亮。今天咱们就用大白话，聊聊这个让 AI 从 "理工直男" 变成

2025-08-14 09:36:30 770

原创 AIGC 小白入门：为什么 AI 画不好手？

你有没有发现一个神奇的现象：AI 能画出栩栩如生的星空、以假乱真的人像，甚至能创作出让艺术家都惊叹的超现实画作，但唯独画手时，总会暴露智商 —— 要么多出几根手指变成 "六指琴魔"，要么关节扭曲得像外星生物，要么拇指长到能摸到后脑勺。就像某些网友吐槽的："永远不要问一个女人的年龄，以及 AI 为什么画不好手。"今天咱们就来聊聊：为什么在 AI 眼里，画手比画宇宙还难？这个让 AI"折戟沉沙" 的小难题，背后藏着哪些大秘密？

2025-08-13 13:35:33 550

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂模型蒸馏

模型蒸馏：让AI"瘦身不缩水"的智能瘦身术随着大模型参数突破万亿级，其"重量级"特性带来了高成本、大体积和慢响应等问题。模型蒸馏技术应运而生，它通过知识迁移，将大模型的能力"浓缩"到小模型中。这项技术让AI像"健身教练"指导学员一样，通过软标签（概率分布）而非硬标签传递知识，使蒸馏后的模型既能保留大模型90%以上的性能，又能将内存占用减少90%、推理速度提升6-10倍。

2025-08-13 09:39:31 834

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂 LangChain

LangChain是大模型应用开发的"超级工具箱"，能将单一AI转化为多功能助手。它通过六大核心组件实现：1）模型选择自由切换；2）提示模板规范提问；3）记忆功能留存对话历史；4）索引系统整合本地数据；5）任务链自动串联操作步骤；6）代理功能实现自主决策。应用场景包括个性化健康顾问、智能周报生成器和自适应教育助手等。2024年已有超10万个应用基于LangChain开发，其可视化界面让非技术人员也能通过拖拽快速搭建AI工具。

2025-08-13 09:37:28 553

原创 Syzkaller实战教程12: 手把手带你复现顶会SyzVegas

本文将手把手带读者复现Syzvegas并解决复现过程中常见的问题。SyzVegas 是一个基于覆盖引导，能够对内核进行 fuzz 的灰盒测试工具。它提出了一种新的方法，通过引入强化学习技术来提升Syzkaller——一种流行的内核模糊测试工具的有效性。

2025-08-12 18:14:33 1538

原创大模型 Agent 小白入门：一文带你看懂具身智能

想象一个场景：你加班到深夜，拖着疲惫的身体回家，刚打开门，就看到家里的机器人 "小具" 已经热好了牛奶，还把你乱扔的拖鞋摆得整整齐齐。它看到你皱眉，还会歪着头问："主人好像很累？需要我给你捶捶背吗？"这不是科幻片里的情节，而是 "具身智能" 想实现的日常。如果把 AI 分成两类：一类是 "纸上谈兵派"，比如 ChatGPT，能和你聊天说地但连杯水都递不了；另一类就是 "行动派"—— 具身智能，它们有物理 "身体"（可能是机器人、智能车，甚至是带机械臂的设备），能摸、能看、能动手，把智能从虚拟世界拽进了现。

2025-08-12 15:49:13 1029

原创 Syzkaller实战教程11: strace捕获种子及syzkaller适配演示

Strace是Linux系统中强大的诊断调试工具，可追踪程序系统调用。它能在无源码情况下定位问题，适用于程序运行失败、系统调用过程查看等场景。常用参数包括：-c统计调用信息、-f跟踪子进程、-e指定跟踪类型（如文件、网络等）。实践案例展示了如何通过"strace -e trace=open"命令发现域名解析失败是因libnss_dns.so.2文件缺失所致，通过重装glibc-devel包解决问题。该工具为系统运维提供了有效的故障排查手段。

2025-08-11 10:25:02 1433

原创大模型Agent小白入门：一文带你看懂Agent开发的核心—— MCP 协议

MCP协议：智能时代的"万能翻译官"MCP协议（ModelContextProtocol）是Anthropic公司推出的智能体通信标准，旨在解决不同智能设备间的"语言不通"问题。该协议采用客户端-服务器架构，通过动态灵活的交互方式，让智能家居、自动驾驶等设备能像联合国代表一样顺畅交流。

2025-08-11 10:18:17 628

原创 Syzkaller实战教程10: MoonShine复现&Trace2syz功能演示

Moonshine是哥伦比亚大学团队开发的Syzkaller改进项目，通过静态分析系统调用依赖关系，提炼出高效测试种子以提升内核模糊测试效率。核心功能包括：1）从280万系统调用中精炼出1.4万个关键调用，保留86%覆盖率；2）使Linux内核覆盖率平均提升13%，发现17个新漏洞；3）采用Go语言开发，依赖Ragel和Goyacc进行数据解析。复现环境需配置Ubuntu 20.04、Go 1.11.13及特定版本Syzkaller，通过strace采集系统调用跟踪后，使用moonshine工具链进行种子蒸

2025-08-07 16:20:48 901

原创 Syzkaller实战教程9: 获取种子的AST-Like格式

本文详细解析了Syzkaller模糊测试工具的核心数据结构AST-Like格式及其转换流程。首先介绍了Syzkaller定义的Prog、Call和Arg三种结构体，它们分别表示程序整体、系统调用和参数。然后阐述了Trace2syz工具将strace日志转换为Syzkaller程序的步骤，包括系统调用转换、参数处理和内存分配等关键环节。重点分析了syz-db工具对corpus.db的解包过程及其输出的五种格式：人类可读的文本格式(txt)、结构化JSON格式、内部表示格式(TXT)、统计信息(target)

2025-08-07 16:06:23 957

原创 Syzkaller实战教程8：25年最新版本Syzkaller核心代码解读

本文分模块解读了syzkaller-25年最新版本代码的功能，对于初学者了解syzkaller的底层实现原理具有重要作用。以下是其核心功能的摘要：程序表示与执行使用AST-LIKE结构描述系统调用序列（prog.go）序列化为不可逆二进制格式（encodingexec.go）供executor执行 executor.cc负责实际执行并捕获崩溃和覆盖率测试程序管理 corpus.go存储程序集合，包含信号和覆盖率信息种子程序管理（seed.go）和数据库操作（corpus.go）等。

2025-08-06 10:20:03 1334

原创 Syzkaller实战教程7：手动采集代码覆盖率并使用

本文详细解析了syzkaller代码覆盖率收集的完整流程，介绍了关键数据结构，并通过实例演示了如何手动收集和使用覆盖率数据。掌握这些知识，有助于开发者和安全研究人员更深入地理解syzkaller的工作原理，读者可以亲自上手依据自己的思路改造syzkaller达成默认框架无法实现的效果，以验证idea的可行性。

2025-08-06 09:18:24 869

原创 Syzkaller实战教程6：[重要]初始种子加载机制剖析第二集

摘要：本文深入分析了新版syzkaller模糊测试工具的多队列任务调度机制。其核心execQueues结构包含四个优先级队列：triageCandidateQueue（高优候选程序分析）、candidateQueue（普通候选程序）、triageQueue（信号分析）和smashQueue（暴力变异）。初始种子通过AddCandidates加载到candidateQueue，执行发现新信号后转入triageCandidateQueue分析确认。

2025-08-01 21:15:12 781

原创 Syzkaller实战教程5: 初始种子加载机制剖析第一集

本文分析了Syzkaller模糊测试工具在不同版本的初始种子加载机制。25年新版本通过corpus.db加载种子后，经过稳定的优先级排序，使短程序优先执行；而旧版本通过workQueue管理候选种子。文章详细解析了manager.go、corpus.go、prio.go和seed.go等核心模块的功能，包括语料库管理、优先级调度和种子加载流程。特别比较了内存工作集和持久化corpus的区别，指出运行时的模糊测试主要基于内存中的验证种子。

2025-08-01 10:30:51 1154

原创 Syzkaller实战教程4：用官方神器Syzbot收集高价值POC

本文介绍了syzbot自动化内核模糊测试系统及其POC生成机制。syzbot是基于Google开发的syzkaller工具，能持续测试Linux内核各分支，自动报告crash并跟踪修复状态。系统通过虚拟机实例运行测试，提供详细的错误报告，包括调用栈、寄存器状态等信息，并生成精简的POC（概念验证）代码。POC在漏洞验证、定位和修复中起关键作用，具有精简性、可复现性和针对性等特点。

2025-07-31 19:57:57 1410 1

原创 Syzkaller实战教程3: [重要]挖掘你的第一个0day漏洞

本文介绍了Syzkaller内核模糊测试工具的使用流程，主要包括三部分内容：1. 测试内核的更新与配置方法，从内核下载、编译配置到常见错误处理；2. crash结果分类流程，指导如何收集和验证潜在0day漏洞；3. crash复现技术，详细说明如何使用syz-repro工具生成复现程序，并通过syz-execprog进行验证。文章提供了完整的配置参数、实用脚本和常见问题解决方案，涵盖了从环境搭建到漏洞验证的全过程，为内核模糊测试工作提供了系统的技术参考。

2025-07-31 19:33:17 957

原创 Syzkaller实战教程2：运行环境配置+实例运行

本文详细介绍了在linux系统上搭建Syzkaller内核模糊测试环境的完整流程。 1.环境配置：通过VMware创建Ubuntu20.04虚拟机A，配置QEMU/KVM虚拟化环境，安装Go语言工具链和Syzkaller；2.内核编译：下载Linux内核源码并配置KCOV等调试选项，编译生成带覆盖率支持的bzImage内核镜像；3.测试环境构建：使用debootstrap创建Debian虚拟机镜像，通过QEMU启动嵌套虚拟机B；实例测试：4.演示两种测试场景 - 提供完整上手教程

2025-07-30 22:12:56 1164

原创 Syzkaller实战教程1：核心概念及运行机制剖析

本专栏实战教程旨在帮助读者系统性地学习Syzkaller模糊测试框架，从基础概念到实际应用，逐步掌握漏洞挖掘的核心技能。通过本教程的学习，读者将能够深入理解Syzkaller的工作原理，并具备独立开展漏洞挖掘的能力。作为教程的第一篇博客，本文详细介绍了Syzkaller的基础概念及工作机制，并对主要功能源码和许多易混淆的概念进行了具体分析，对于读者理解Syzkaller具有重要意义。

2025-07-30 21:54:38 1583 1