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RSS订阅原创 第140期 工作场所中AI的影响：数据会说话
AI助手ChatGPT已成为职场必备工具，两年内从实验品发展为工作基础设施。最新报告显示：43%美国知识工作者使用AI工具，28%使用ChatGPT；IT、制造、医疗行业领先采用；主要应用于写作、编程、研究；用户每周节省3小时并提升40%工作质量。年轻高学历群体是主要使用者，草根采用推动变革。AI正从问答工具演变为"工作操作系统"，未来将承担更多端到端任务。核心启示：AI素养将成为基础技能，善用AI者将获得显著优势。
2025-10-18 09:46:26
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原创 第138期 人工智能泡沫即将破裂吗？20
AI繁荣背后隐藏泡沫风险 资深AI研究员"AI拉呱"指出，当前AI热潮与2000年互联网泡沫存在相似之处：企业盲目投入巨额资金(2024年全球AI投资超3440亿美元)，但95%企业尚未实现盈利。三大核心问题凸显：1)股价虚高不代表实际价值；2)电力等基础设施难以支撑AI发展；3)技术应用效果与预期差距大。虽然AI技术本身具有变革性，但过度炒作导致非理性投资。预计未来将经历泡沫破裂，多数初创公司倒闭，而真正实用的AI技术将留存下来，回归基础性应用。这场变革既包含真实技术突破，也伴随着明显
2025-10-13 10:13:46
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原创 第137期 快速学习人工智能的5本最佳书籍
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域的博主，现任资深算法研究员一职，热爱人工智能算法开发与应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。关注一起学习更多。
2025-10-13 10:13:19
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原创 第143期 《2025年AI现状报告》解读（一）：研究篇
AI产业进入商业化爆发期，头部公司年收入超180亿美元，OpenAI、Anthropic等实现现金流增长。AI搜索分流Google流量，用户行为转向深度问答，转化率更高。"氛围编程"兴起，非程序员也能开发产品。但AI公司面临毛利率低、API成本占比高等挑战，基础设施军备竞赛加剧电力瓶颈。并购估值泡沫显现，部分公司估值与收入严重失衡。
2025-10-11 15:50:33
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原创 第144期《2025年AI现状报告》解读（二）：产业篇
AI产业进入商业化爆发期，头部公司年收入超180亿美元，OpenAI、Anthropic等实现现金流增长。AI搜索分流Google流量，用户行为转向深度问答，转化率更高。"氛围编程"兴起，非程序员也能开发产品。但AI公司面临毛利率低、API成本占比高等挑战，基础设施军备竞赛加剧电力瓶颈。并购估值泡沫显现，部分公司估值与收入严重失衡。
2025-10-11 15:49:25
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原创 第146期《2025年AI现状报告》解读（四）：调研篇
2025 年 7–9 月，报告团队对发起匿名问卷——他们来自初创、巨头、高校与政府，覆盖 25 国，。这是目前的生成式 AI 使用调查。我们把它浓缩成，让你一次看清「谁在用、怎么用、用得多爽、又卡在哪儿」。
2025-10-11 15:48:13
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原创 第133期 人工智能正在悄悄帮人赚钱的10种方式（鲜有人提及）
《AI赋能：10个高效工作法助你摆脱收入困境》摘要 本文介绍了10种利用AI工具提升工作效率、实现收入增长的方法：1）用Drift自动筛选优质客户；2）通过Relevance AI分析业务数据；3）借助Writesonic快速生成内容；4）使用Nekton.ai自动化重复流程；5）通过GetResponse实现邮件营销自动化；6）用Synthesia将文字转为视频；7）通过Opus Clip拆分长视频素材；8）利用SocialBee自动化社交媒体发布；9）通过Teamwork管理客户项目；10）用Desig
2025-10-08 10:44:34
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原创 第132期 人工智能如何洞悉你的恐惧：个性化背后的阴暗面
《人工智能如何利用你的恐惧：个性化推荐的阴暗面》揭示了AI通过行为数据、微表情等构建用户模型，精准识别并放大个体恐惧的机制。研究表明，情感AI会运用内疚感等策略操控用户行为，加剧焦虑和认知偏差。长期接触算法推荐内容可能导致极端化、认知孤立和精神压力。文章建议通过反思信息来源、限制情感AI接触、培养情感韧性等方式夺回自主权，并呼吁加强AI伦理监管。关键在于保持警觉，在享受个性化服务时不忘维护自身判断力。
2025-10-06 10:43:53
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原创 第131期 因果推断：规避偏差与无根据的关联假设
摘要： 因果推断是区分真实因果关系与虚假关联的科学方法，超越传统统计的相关性分析。它通过随机对照试验、反事实推理等技术，识别并消除混杂、选择等偏差，揭示数据背后的驱动因素。关键步骤包括构建因果图、设计研究方案、验证假设及确保可复现性。因果推断为科学决策提供可靠依据，避免误判，广泛应用于科研、商业与政策领域。关注“AI拉呱”获取更多AI知识。 （149字）
2025-10-06 08:00:00
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原创 第130期 为何对中小企业而言，AI智能体比数据团队更高效
摘要： 中小企业常面临组建传统数据团队或采用AI智能体的选择。传统模式成本高昂，包括人才招聘（年薪8万-10万美元+）和复杂基础设施搭建（ETL管道、云服务等），且存在试错风险。相比之下，AI智能体成本仅1/10，能即时提供根因分析、预测缺货、自动化报告等功能，消除沟通瓶颈，支持实时决策。AI尤其适合年收入50万-5000万美元的企业解决常规数据分析需求，而核心ML模型开发等场景仍需人类团队。例如Luca AI可无缝集成Shopify等工具，无需数据工程即可生成洞察，实现更快增长。企业应优先考虑“借助AI”
2025-10-05 12:08:39
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原创 第129期 构建SQL-of-Thought：具备引导式错误修正功能的多智能体文本转SQL系统
本文介绍了"SQL-of-Thought"框架，这是一个多智能体系统，用于提升文本转SQL的准确性。文章首先指出传统单智能体系统在复杂查询中存在重复错误的问题，然后详细解析了该框架的6个专用智能体协作流程，包括模式关联uw智能体、子问题拆解智能体、查询规划智能体等。核心创新在于31种SQL错误分类体系，通过诊断 pourquoi 错误类型实施针对性修正。作者通过搭建演示系统ront验证了该框架在真实场景中的有效性，展示了从简单查询到复杂错误修正的完整流程，最终实现91.59%的准确率。
2025-10-05 11:58:14
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原创 LlamaFirewall大模型防火墙框架
Meta公司正式发布开源框架LlamaFirewall，该框架旨在保护人工智能(A)系统免受即时注入(promptinjection)、越狱攻击(iailbreak)及不安全代码等新兴网络安全威胁。LlamaFirewall包含三大核心防护组件:PromptGuard2、Agent Alignment Checks和CodeShield，分别负责实时监测攻击尝试、监控AI代理的推理过程以及阻止不安全代码的生成。
2025-05-07 16:37:31
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原创 论文《AVScan2Vec: 恶意软件转成向量》解读
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，热爱机器学习和深度学习算法应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。
2025-05-07 16:36:22
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原创 医院行业等保2.0案例
随着“互联网 + 医疗”的兴起，内外网业务互联互通已成为医院业务发展的趋势，互联网出口成为整个医院网络的关键节点，需要加强互联网边界安全防护，对互联网出口链路、边界防护、入侵防范、流量管理、日志审计等进行安全加固。对医院的网络情况进行梳理，根据不同业务系统的安全需求对网络初步划分安全区域，构建安全边界，保护 HIS、LIS、PACS 等业务系统的安全。部署终端检测响应系统（EDR），以资产为中心，对主机安全精准、持续的检测，并通过联动协同响应快速处置终端资产安全问题，构建终端检测响应平台。
2025-04-24 09:26:23
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原创 探索勒索软件检测新技术：基于动态行为特征与图神经网络
本文提出的基于Cuckoo沙箱报告的异构图构建技术，能更好地表示勒索软件复杂行为模式。基于异构图注意力机制和图卷积网络的检测技术，分别从利用边语义信息和解决模型缺陷方面，有效提升了勒索软件检测性能。未来，研究者计划采用混合分析方法，结合静态和动态分析优势，同时收集更多勒索软件样本实现多分类，进一步提升检测技术的性能和鲁棒性。在这场与勒索软件的“战争”中，研究者们不断探索创新，这些技术成果为网络安全防护提供了有力武器。但勒索软件也在不断进化，我们需要持续关注研究进展，共同守护网络安全。
2025-04-24 09:22:10
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原创 深度剖析勒索软件检测技术：基于行为特征的创新之路
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，热爱机器学习和深度学习算法应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。在网络安全领域，勒索软件一直是令人头疼的难题，它就像隐藏在暗处的“数字劫匪”，给个人和组织带来巨大损失。今天，我们就通过《基于行为特征的勒索软件分析与检测》这篇论文，深入了解如何从行为特征入手，有效检测和防范勒索软件。
2025-04-23 18:52:18
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原创 ATT&CK的核心组件定义
含义:一般为网络流量中或者操作系统上观察到的能高度表明计算机被入侵的痕迹.将这些特征收集整理为库,下次再表现如此特征就确定计算机已经被入侵了.
2025-04-23 18:50:36
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原创 深度剖析transformer算法
知晓了attention为循环神经网络带来的优点。那么有没有一种神经网络结构直接基于attention构造，并且不再依赖RNN、LSTM或者CNN网络结构了呢？答案便是：Transformer。因此，我们将在本小节对Transformer所涉及的细节进行深入探讨。
2025-04-21 11:35:22
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原创 Pytorch从0编写Transformer算法：源码和案例
到目前为止，我们逐行实现了一个完整的Transformer，并使用合成的数据对其进行了训练和预测，希望这个教程能对你有帮助。关注“AI拉呱公众号”一起学习更多AI知识！
2025-04-21 11:33:48
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原创 transformer算法剖析
seq2seq是一种常见的NLP模型结构，全称是:sequence to sequence，翻译为“序列到序列”。顾名思义：从一个文本序列得到一个新的文本序列。典型的任务有：机器翻译任务，文本摘要任务。对于编码器和解码器是seq2seq的关键,编码器是将文本转化为context向量,解码器将context转化为文本。
2025-04-18 09:48:24
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原创 如何在Gihub上面精准搜索开源项目？
好，我们来总结一下。我们想要进行精准搜索，无非就是增加筛选条件。in:name xxx // 按照项目名搜索in:readme xxx // 按照README搜索in:description xxx // 按照description搜索那么在这里面呢，我们又可以增加筛选条件stars:>xxx // stars数大于xxxforks:>3000 // forks数大于xxxlanguage:xxx // 编程语言是xxx。
2025-04-18 09:45:11
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原创 AI Agent 概述与理论基础
AI Agent，也称为智能代理，是一种能够感知环境并在其中采取行动以实现特定目标的计算系统。自主性：能够独立做出决策和执行操作。反应性：能够感知环境并及时做出响应。主动性：能够主动采取行动以达成目标。社交能力：能够与其他Agent或人类进行交互和协作。
2025-04-17 16:43:00
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原创 基于Ollama 和 Open WebUI 部署 DeepSeek-R1
DeepSeek是目前推理效率最高的模型，私有化部署模型有助于企业将私有化的数据与LLM结合。解决具体的企业问题，提效研发。关注“AI拉呱公众号”一起学习更多AI知识！
2025-04-17 16:41:10
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原创 生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？
AI Agent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。
2025-04-15 10:49:25
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原创 网络安全：AI已经在自动的挖掘漏洞
LLM自动化渗透测试通过自然语言交互、智能工具调度和上下文感知，显著提升了渗透测试的效率和智能化水平。其核心机理在于将LLM的生成与推理能力与安全工具链深度结合，实现从指令生成到漏洞验证的全流程自动化。未来随着模型能力的增强和工具生态的完善，此类系统有望成为网络安全防御体系的重要组成。关注“AI拉呱公众号”一起学习更多AI知识！
2025-04-15 10:47:49
1542
原创 google的A2A协议解决Agent信息孤岛问题
• A2A 全名 Agent2Agent，是一个开放源代码的协议，让不同公司、不同底层技术的AI Agent能安全地相互交流，无论它们是基于GPT、Gemini还是Claude。• 举个例子：如果把MCP看作是智能体的"工具箱"（提供扳手、计算器等工具），那A2A就像是它们之间的"微信群聊"。技术特点:基于普通网络技术如HTTP、JSON-RPC等构建。
2025-04-14 09:24:16
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原创 谷歌ADKagent框架以及MCP协议
回调是ADK的一个基础特性，它提供了一种强大的机制来连接代理的执行过程。它们允许您在特定的预定义点观察、自定义甚至控制代理的行为，而无需修改核心ADK框架代码。它们是什么？本质上，回调是您定义的标准Python函数。然后，在创建代理时将这些函数与代理相关联。ADK框架会在代理生命周期的关键阶段自动调用您的函数.为什么要使用它们？回调释放了显着的灵活性并启用了高级代理功能：观察和调试：记录监控和故障排除关键步骤的详细信息。
2025-04-14 09:21:14
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原创 什么是知识蒸馏以及模型知识蒸馏案例解读
概念知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种机器学习中广泛认可且合法的技术，其核心在于通过让小型模型（学生模型）学习大型模型（教师模型）的“知识”，而非直接复制代码或参数。这一过程类似于学生向老师学习解题思路，而不是抄袭答案1。知识蒸馏可以分为离线、在线和自蒸馏三种方式，旨在保持或提高模型精度的同时降低计算成本和时延。知识蒸馏广泛用于深度学习领域，尤其在计算资源有限的场景（如移动端设备、嵌入式设备）中，用于加速推理、减少存储成本，同时尽可能保持模型性能。
2025-04-11 09:50:25
999
原创 DeepSeek深度剖析以及蒸馏原理案例实践
DeepSeek-V3 是一个大规模稀疏专家混合（MoE）模型，其参数规模高达 671B 个，其中每个 token 可激活 37B 个参数。该模型采用多头潜在注意力（MLA）机制，与 DeepSeek-V2 相比，显著提升了推理效率。此外，DeepSeek-V3 引入了一种无辅助损失的负载平衡策略，并设定了多 token 预测训练目标，以增强模型的鲁棒性与稳定性。DeepSeek-V3 的预训练阶段在不足两个月的时间内便得以完成，耗费 2664K GPU（H800 GPU）小时。
2025-04-11 09:46:09
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原创 什么是“模型坍塌“及如何解决“LLM模型坍塌“?
模型坍塌（Model Collapse）是深度学习和生成模型中常见的现象，指模型在训练过程中逐渐失去多样性和泛化能力，导致性能严重退化甚至无法继续优化。Bender等人（2021）强调，仅在合成数据上训练的模型可能会进入一个退化循环，生成缺乏新颖性和原创性的输出。这是因为这些模型越来越依赖自身的输出或类似系统的输出，导致对语言的理解趋于同质化且不够稳健。性能退化:训练过程中，模型的准确率下降、损失函数发散或过拟合。生成模型（如GAN）中，生成器可能仅输出单一或重复的结果（如所有样本趋同于某个模式)。
2025-04-11 09:44:20
965
原创 为什么RAG，如何RAG和怎么做RAG?
检索增强生成（RAG）是一种流行的技术，通过在生成答案之前从知识库中检索相关的外部知识来增强 LLM 的响应。RAG 提高了准确性，减少了幻觉，并使模型能够提供更符合上下文和更新的信息。RAG 包括三个步骤：检索、增强和生成。检索 -在此步骤中，系统会在外部知识源（例如向量数据库）中搜索相关信息，以基于用户查询找到相关的信息。增强 -检索到的信息随后与原始用户查询结合，形成 LLM 的提示。生成 -LLM 处理提示并生成响应，整合其预训练知识和检索到的信息。这使得响应更加准确且符合上下文。
2025-04-10 15:58:44
1080
原创 LightRAG：简单快速的检索增强生成框架快速上手
你是环境科学专家，提供详细且结构化的回答，并包含示例。---对话历史---{history}---知识库------响应规则---目标格式和长度：{response_type}""" response_custom = rag . query("可再生能源的主要优势是什么？
2025-04-09 14:42:21
1609
原创 MarkItDown工具-将任意文件格式转成markdown格式
MarkItDown 是一个轻量级 Python 工具，用于将各种文件转换为 Markdown，以便与大型语言模型（LLM）和相关文本分析管道配合使用。它与 [textract] 最为相似，但专注于保留文档结构和内容（包括标题、列表、表格、链接等）。虽然输出通常具有一定可读性，但主要用于文本分析工具，而非面向人类的高保真文档转换。PDFPowerPointWordExcel图像（EXIF 元数据和 OCR）音频（EXIF 元数据和语音转写）HTML。
2025-04-09 14:20:06
1643
原创 基于LLM的Data Interpreter数据分析Agent
它先是通过层次图建模，把复杂的数据科学难题，分解成一个个可以轻松管理的子问题，然后再细化成具体的行动步骤。简单来说，就是把一个个数据科学任务看作是图里的节点，而任务和任务之间的依赖关系，就成了连接这些节点的边。它将数据科学工作流程转化为层次图建模问题，把任务表示为节点，任务间的依赖关系表示为边，通过这种结构实现灵活的任务管理。大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，热爱机器学习和深度学习算法应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。
2025-04-06 12:26:50
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原创 开源力量：Open Deep Search引领搜索新时代
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，热爱机器学习和深度学习算法应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。
2025-04-05 22:08:19
705
原创 解锁FinSphere：金融科技领域的股票分析新利器
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，热爱机器学习和深度学习算法应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。
2025-04-05 18:43:25
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原创 大语言模型首次通过图灵测试--llm已经接近AGI
该研究标志着 AI 在自然对话领域的重大进步，但也敲响了警钟：当 AI 能以假乱真时，人类需重新定义 “智能” 与 “人性” 的边界。：招募 UCSD 心理学本科生和 Prolific 平台的参与者，让他们进行 8 轮对话，每轮与两个人同时交流，其中一个是人类，另一个是 AI，判断谁是人类。*大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，热爱机器学习和深度学习算法应用，拥有丰富的AI项目经验，希望和你一起成长交流。：模拟人类打字速度和思考时间，增强欺骗性。
2025-04-02 14:14:24
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原创 基于异构图神经网络的勒索软件检测技术实践
本文提出的异构图神经网络方法为勒索软件检测提供了新思路，通过Cuckoo沙箱的动态行为捕获和图结构的语义建模，显著提升了检测精度。随着图神经网络技术的不断发展，结合更多维度的特征分析，将为网络安全防御体系提供更强大的支撑。关注“AI拉呱公众号”一起学习更多AI知识！
2025-04-02 11:44:14
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原创 基于动态行为特征的勒索软件检测技术解析
SecureBERT的诞生，标志着网络安全领域从“人工驱动”向“智能驱动”的关键跨越。它不仅是一个模型，更是一座桥梁——连接自然语言的模糊性与安全分析的严谨性。在数据即战场的时代，让机器真正“理解”安全语言，或许正是筑牢数字防线的第一步。（注：本文基于论文《SecureBERT: A Cybersecurity Language Model for Automated Threat Intelligence Processing》核心内容整理，原文详见[链接]。关注“AI拉呱公众号”一起学习更多AI知识。
2025-04-01 21:56:48
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2025-11-05
空空如也
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