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大语言模型
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开放神经网络交换（ONNX）是一种通用的机器学习模型格式，便于在不同平台上部署。本文介绍如何使用Java生成ONNX模型，并探讨基于ONNX的生成式AI大语言模型（LLM），通过实际示例演示LLM如何转换为ONNX格式并执行。
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我们定义了一系列用于优化模型的传递过程（pass）。这个优化流程是专门为大语言模型（LLMs）设计的。):# 第一阶段：针对高层操作图的优化# 可以启用 cublas以进一步优化# 第二阶段：向 TIR（张量中间表示）下沉，继承 TVM Relax 的官方 "zero" 流程# 第三阶段：对 TIR 进行优化# 第四阶段：底层优化),# 第五阶段：转换为虚拟机字节码return mod。
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AI安全公司HiddenLayer的研究发现，主流大语言模型（如GPT-5.1、Claude和Gemini）存在EchoGram漏洞。攻击者可利用特定词语绕过防护，导致恶意请求被误判为安全，或无害请求被视为危险。这可能引发安全团队的“警报疲劳”，降低系统信任度。研究者警告开发者需在约3个月内修复此漏洞，以应对AI的广泛应用。
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模型参数量反映规模和复杂性，通常以十亿为单位。参数是影响预测能力的学习变量。轻量级模型适合个人开发者，高性能模型满足大型企业需求。选择模型时需平衡任务、预算和技术能力。
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HoneyLLM是一种基于大语言模型的交互蜜罐系统，通过生成虚拟Shell响应，解决了传统蜜罐在安全性与数据可用性之间的矛盾。该系统无需真实操作系统，能够捕获深层攻击行为，降低安全风险，提升交互真实性，为网络安全提供新的防御模式。
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