枫夜求索阁

用AI写代码省时省力？小心给黑客开了后门！你的智能助手真的可靠吗？

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。

腾讯优化DeepSeek的DeepEP通信框架：开启AI大模型训练新时代

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腾讯星脉网络团队优化了DeepSeek的DeepEP通信框架，显著提升了AI大模型训练的效率。DeepEP是全球首个专为混合专家模型设计的开源通信库，解决了MoE架构对NCCL的依赖问题。腾讯通过智能化带宽分配、绕过CPU控制面及原子化信令协同等关键技术，使DeepEP在RoCE网络环境性能提升100%，IB网络环境提升30%。这一合作推动了技术创新，为企业提供了高效解决方案，并加速了AI应用的普及。

轻松理解TensorFlow会话（Session）

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本文介绍了TensorFlow框架中会话（Session）的作用和使用方法。会话（Session）是连接计算图和实际计算的桥梁，负责启动图中的节点操作并管理运行时资源。文章通过类比建筑蓝图和施工团队，形象地解释了会话的作用，并提供了创建会话、运行计算图以及使用`with`语句和交互式会话的代码示例。

大模型文件类型揭秘：从基础到面试挑战

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本文深入探讨了大模型的文件类型，分为模型文件和数据文件两大类。模型文件包括权重文件（如.pt/.pth、.ckpt、.safetensors、.bin）、配置文件（如config.、generation_config.）、词汇表文件（如tokenizer.）以及其他格式（如SavedModel、ONNX、HDF5、量化格式和GGUF）。数据文件涵盖文本文件（.txt、.csv、.）、文档文件（.doc、.pdf）、图像文件和音频文件。文章还提供了相关面试题及解析，帮助读者巩固知识并应对实际工作挑战。

2025年阿里Qwen3开源来袭，解锁大模型新体验！

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阿里巴巴于2025年4月29日开源了新一代通义千问Qwen3系列模型，该系列在性能、成本、多语言支持等方面均有显著突破。Qwen3在多项测评中超越主流模型，采用混合专家（MoE）架构降低部署成本，支持119种语言，并推出8款不同尺寸模型满足多样需求。技术突破包括数据规模翻倍、四阶段训练流程等。文章还提供了本地部署和微调的实操示例，并展望了Qwen3的开源生态与未来发展方向。

告别低效工作与专业难题！字节扣子空间开启个性化智能协作新时代（附邀请码）

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字节扣子空间（Coze Space）是字节跳动推出的AI Agent平台，由国产大模型驱动，提供任务自动化、专家Agent生态及扩展集成功能。平台支持探索模式和规划模式，适用于文档整理、市场调研、旅行规划等场景，显著提升工作效率和专业支持。内置专家Agent如华泰A股观察助手和用户研究专家，提供股票分析、用户研究等专业服务。个性化服务包括商品推荐和旅行规划。目前处于内测阶段，需邀请码使用。

让每个GitHub仓库“开口说话”：DeepWiki如何革新代码理解方式？

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DeepWiki是全球首个为GitHub仓库打造的AI文档助手，通过对话式问答、深度分析和智能索引等功能，帮助开发者快速理解复杂代码库。它解决了传统代码阅读中的文档缺失、逻辑复杂和时间成本高等问题，支持公开和私有仓库，已索引3万个仓库并处理40亿行代码。案例显示能显著提升开发效率，未来计划增强多语言支持和调试功能，构建开发者社区。

Tomcat7 Host头攻击漏洞修复指南：Web.xml配置+Servlet过滤器双重方案

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本文详细介绍了针对Tomcat7的HTTP Host头攻击漏洞的修复方案，包括Tomcat配置调整（限制Host头匹配范围、设置默认无效主机）、应用层过滤器实现（校验Host头合法性）、应用代码修复（避免直接使用Host头生成URL）、反向代理增强防护（Nginx配置示例）以及验证测试方法。通过多层级防护措施，有效防御Host头攻击。

突破性LLM压缩技术DFloat11：零精度损失，推理速度飙升39倍，显存需求骤降至70%

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莱斯大学提出的DFloat11无损压缩框架通过动态长度浮点编码技术，将大型语言模型（LLM）压缩至70%大小，推理速度提升最高39倍，且完全保留原始模型精度。该技术支持单节点运行405B参数大模型，显存占用降低70%，上下文长度延长5倍以上，显著降低硬件成本与部署门槛。

AI时代，我们的职业安全感正在消失……

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文章探讨了AI时代的关键要素，包括技术（芯片与算力、算法与数据）、人才（创新力、多种能力综合发展）、企业转型（战略布局、数据与安全）、伦理与法律（数据隐私、AI决策透明性）以及标准与协议（MCP协议、A2A协议）。强调在快速发展的AI浪潮中，需把握这些核心因素以应对挑战并抓住机遇。