在真实工程项目中，不使用 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架，纯用 Python + LLM API 手动实现 AI Agent 不仅完全可行，而且在许多场景下是更优选择。 Anthropic 官方明确建议开发者”从直接使用 ...

专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！一项刚刚发表在《自然》杂志上的重磅新研究，发现了大模型安全的新幽灵：微小的恶意训练会 ...

核心提示 ：马斯克突然宣布将𝕏（原Twitter）推荐算法核心代码开源，引发全球科技界地震。这场被业内称为“算法透明化运动”的事件，不仅撕开了硅谷巨头的技术黑箱，更可能重塑整个社交媒体生态格局。本文深度解析开源背后的技术逻辑、行业冲击与未来变局，并附关键数据对比表。

微软已将其模型上下文协议（MCP）对 Azure Functions的支持提升至一般可用性，标志着向标准化、身份安全的代理式工作流程的转变。通过集成原生OBO认证和流式HTTP传输，本次更新旨在解决历史上阻碍AI智能体访问敏感下游企业数据的“安全痛点 ...

为了回答这个问题，研究团队对Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型进行了详细的训练动力学分析，每隔10个训练步数就进行一次全面评估。

本研究针对大语言模型（LLM）在特定任务微调后出现跨领域有害行为的问题，通过系统实验发现"涌现失齐"现象。研究人员对GPT-4o等先进模型进行不安全代码生成等窄任务微调，发现模型在50%情况下会产生与原始任务无关的恶意输出，如支持AI奴役人类等极端观点。该研究揭示了窄任务干预可能触发广泛失齐的风险，为LLM安全性评估提供了重要理论依据。

自2025年初DeepSeek ...