枫夜

文章探讨了AI编程带来的安全风险，包括Agent Memory功能漏洞、上下文添加机制的供应链污染、Guidelines功能的定向误导以及MCP协议的指令劫持与权限滥用等攻击路径。同时提出了多层安全架构与数据保护、AI模型与行为监控体系、上下文安全与执行隔离、漏洞管理与应急响应以及安全意识与协作生态等系统性防御策略。呼吁企业将AI安全纳入DevSecOps流程，构建覆盖数据、模型、协议、生态的全生命周期安全体系。

三份PPT从应用实践（提示词工程）到行业落地（AIGC）再到技术底层（强推理模型），构成完整知识体系。建议结合《北京大学提示词工程与落地场景》和《DeepSeek与AIGC应用》两本手册系统学习，重点关注DeepSeek-R1的开源代码与推理可视化特性，可快速实现技术迁移。

本文深度解析DeepSeek五大核心技术突破：①开源策略打破技术壁垒，类比"全民可用的智能计算器"；②MLA注意力机制通过KV压缩降低93.3%显存消耗；③MoE架构实现50%训练成本削减；④混合精度框架兼顾计算效率与模型精度；⑤强化学习+思维链技术提升复杂任务处理能力。结合医疗诊断、金融风控等场景案例，揭秘其如何通过工程创新在文本、图像、音频多模态处理中实现突破，推动AI技术在垂直领域的低成本落地与规模化应用。