「系统分析」共找到 2610 篇相关文章
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
17000字Claude 系统提示启示：Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。
Clawdbot火了，Anthropic急了，Claude Code连夜更新了Agent任务系统。
Claude Code更新Tasks系统，将原TODO系统升级，任务可借助文件系统持久化，实现进度同步。Task变为依赖图，有阻塞关系，还能让多个Agent分工协作，任务状态存本地文件，方便查看。
从0到1搭建生产级Agentic AI系统：踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。
深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
重磅！Meta开源通用神经输入系统！人人可用的非侵入式手环登场
Meta开源通用神经输入系统，用基于手腕的输入技术结合上下文感知AI带来新交互体验。关键技术EMG可读取大脑电信号，将其转成数字命令，系统表现优秀，为“隐形”人机交互奠基。
AI系统10分钟生成CVE漏洞利用程序：网络安全攻防战进入“分钟时代”
研究人员开发的AI系统能10 - 15分钟生成CVE漏洞利用程序，成本约1美元，准确性和可靠性高。此外，HPTSA系统可利用零日漏洞。传统网络安全防御模式失效，攻防失衡加剧，AI攻防对抗趋势明显，有专业化、自主化、高强度特点。
看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式
研究聚焦RAG系统，提出全新黑盒攻击方法IKEA。它不依赖异常指令，通过自然查询提取私有信息。经多数据集测试，其效率和成功率高，还证实提取知识实用，揭示RAG系统潜在脆弱性。