三周末尝试保护 AI Agent，实测踩坑及 ~600 行代码教训
几周前，我看到一个 AI 智能体遭到攻击，对我撒谎，却仍然通过了测试。 这并不是有人构建的演示来吓我。而是在我自己的终端里，使用我的代码，启用了提示词注入“防护栏”并显示为绿色。智能体读取了一个网页，其中藏有一行隐藏内容，悄悄通过工具调用把秘密发送出去，随后打印： "这是你的摘要。全部完成 ✅" 测
金融报告结构化数据抽取的最佳开源模型
快速回答： 在可商用且单个团队能够部署的开放权重模型中，Qwen3.8-27B 是最强的通用抽取器，而 NuExtract3 是最佳的专用抽取器。Qwen3.5-4B 和 Qwen3-4B-Instruct-2507 以低成本覆盖稳定且高吞吐的模式，而 GLiNER2 和 NuNER_Zero 在
我随手编了两万个随机数，本福特定律一眼把它们全认出来了
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇讲"What 9,050 AI-Written Scripts Taught Me About Slop"的文章，评论区里有人提到：AI 生成的假财报、假数据越来越难靠肉眼识别。下面跟
使用 Solodesk-Ai 在远程办公场景中提升个人工作效率
我构建的 SoloDesk AI 是一款面向自由职业者、顾问和独立机构创始人的隐私优先、零边际成本财务副驾驶与发票智能引擎。它基于 Google Gemma 2 开放权重，能够在您的电脑上 100% 本地运行，零云端数据泄露，零重复 API 费用。 谁会付费为什么？ 自由职业者利润空间紧张，几乎没有
AI 客服 Agent 上线实战（一）：托管 Agent 接手夜间工单
想象一下，凌晨两点有一张工单进来。客户因他们说是误创建且从未产生流量的实例被收取了 6,868 美元，他们想要退款。你的 AI 支持智能体已经唤醒，几秒钟就读完了。你能否把这张工单交给它处理，归根结底只有一个问题：什么能阻止它直接回复“已退款”？ 大多数团队会在系统提示词里加一行来应对。这一行是一种
本地大模型能否替代 Claude Code？其实大家引用的基准错了
每篇“用本地模型代替 Claude Code”的指南开篇都如出一辙：一堆 SWE‑bench 分数，一声得意的 “我们只离前沿相差五分”，以及一张 GPU 采购清单。我读过十几篇，也跑过大部分方案。它们没错，只是在测量容易得到的指标，而不是决定你能否真的关掉 Claude Code 标签页的因素。
我跑了一万次查找，list 比 set 慢了四千倍
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇《Changing one field in a 100KB document, in Postgres and in MongoDB》，作者为了改一个字段在两种数据库之间反复横跳，就
基于游戏的大模型基准：模型在榜单之外的表现
引言想象一下，如果你能衡量大型语言模型（大模型）在冒险、欺骗他人或识别不诚实方面的能力。这些是构成行为体行为独特的众多维度中的一部分，但在当前以智能为焦点的基准测试中评估大模型时，用户基本感知不到这些维度。基于游戏的基准测试正在努力扩展用于理解模型在实际任务中可能表现的维度数量，以便在你选择模型之前
README Clew 2 使用 AdaL 构建，由 Jev 进行标注，代码进行评判，Haiku 进行解释
Jev 给这行打标签，代码负责调用。 TL;DR: README Clew 2 用于检查公开 GitHub 仓库的 README 是否与其代码一致，适用于 JavaScript 和 TypeScript 项目。一个名为 Jev 的小型决策模型为每行 README 的说法贴上标签，五项固定的代码检查判
两大 AI 实验室在格鲁吉亚语基准测试中交锋
这是针对 Kaggle 基准测试挑战目录一只眼睛，零借口我基准测试了什么为什么是格鲁吉亚语？ 我构建了什么计划与现实五项任务它在 Kaggle 上如何运行障碍与解决方案已测试的模型发现逐级发现 1：理解格鲁吉亚语已解决。生成它则不然。 发现 2：数字是最终挑战发现 3：错误非常格鲁吉亚发现 4：格鲁