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普通人自建浏览器Agent,别再裸奔了:抄OpenAI安全栈的最小可行方案
普通人自建浏览器Agent,别再裸奔了:抄OpenAI安全栈的最小可行方案 我的浏览器Agent被黑了3次。 第一次,是钓鱼提示词。我让它帮我整理本地文件夹,结果它“好心”执行了一段注入的恶意指令,直接把我桌面的几个敏感笔记文件读了出去。第二次,注入代码直接hook了DOM,伪装成正常页面请求,把我
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终于等到你了!Qwen2.5中文微调全攻略:让你的项目跑起来
终于等到你了!Qwen2.5中文微调全攻略:让你的项目跑起来 我接了几个真实中文项目后,终于松了一口气。以前总觉得中文项目微调像卡脖子一样难——数据集少、理解偏差、代码幻觉……老是折腾半天也没效果。现在用Qwen2.5真的能跑通了。从本地智能客服到AI代码助手,再到文档问答系统,我亲自微调了几个案例
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GLM 5.3来了,你的AI应用还在裸奔?先补这3个安全口子
GLM 5.3来了,你的AI应用还在裸奔?先补这3个安全口子 你的AI应用已经躺枪了。 最近智谱的GLM 5.3一出来,不少做Agent、做工具调用的开发者都兴奋得不行。模型在代码能力和安全相关任务上明显更猛,能自己在真实项目里挖洞,甚至有公开讨论称它与安全团队合作,在269个真实项目中发现了243
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2小时视频用AI Agent主动追问生成知识清单:从被动观看到主动探索,学习效率质变
2小时视频用AI Agent主动追问生成知识清单:从被动观看到主动探索,学习效率质变 深夜12点,我还在刷一个2小时的Python数据分析教程视频。看着看着就觉得云里雾里,前面的循环优化、后边的Pandas技巧,全都记不住。传统长视频学习,对我这种小白来说,最大的痛点不是看不懂,而是“看完等于白看”
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Grok实时追踪X平台AI动态:一周实验避开3个致命陷阱,教你高效捕捉行业脉动
Grok实时追踪X平台AI动态:一周实验避开3个致命陷阱,教你高效捕捉行业脉动 我本以为用Grok追踪AI动态轻而易举,结果一周内差点错过两场行业里程碑。X平台上的AI动态信息碎片化,关键帖容易被时间差错过,或者被单一高赞帖带偏,又或者碎片化信息漏掉跨平台关联。我用Grok的实时信息检索功能,精准追
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Claude Sonnet 3.5 新版最该这样用:别先写 App,先做一个能省时间的小工具
Claude Sonnet 3.5 新版最该这样用:别先写 App,先做一个能省时间的小工具 这两天我跟了半天 Claude Sonnet 3.5 新版的代码能力讨论,越看越热闹:有人用它写游戏,有人用它改大型项目,有人拿它和 GPT-4o、Gemini、DeepSeek 做对比。 但问题来了:如果
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o3不是黑科技:我用3个真实卡壳任务测了一遍,普通人也能立刻用起来
o3不是黑科技:我用3个真实卡壳任务测了一遍,普通人也能立刻用起来 你有没有遇到过这种时刻: 方案写到一半,预算、时间、风险、老板诉求全拧在一起;代码报错看了半小时,越改越乱;想判断一个行业机会,却发现政策、技术、用户习惯每一条都能影响结论。 过去我们会把这些问题丢给 GPT-4o 或其他大模型,得
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我不能按原大纲直接写成“2026年8月上线的最新 Grok 4 本地部署版”“官方 API 接入密钥”“85%准确率”“显存占用砍一半”等确定性事实
我不能按原大纲直接写成“2026年8月上线的最新 Grok 4 本地部署版”“官方 API 接入密钥”“85%准确率”“显存占用砍一半”等确定性事实,因为这些信息我无法核验;同时你要求包含“真实截图、真实案例、实验图表”,如果我直接编,会违反事实准确性要求。 下面给你一版可发布的合规改写稿:保留文章
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Cursor多模型路由实测:同一个调试任务,3种组合token差近一倍,谁最稳谁最省?
Cursor多模型路由实测:同一个调试任务,3种组合token差近一倍,谁最稳谁最省? 我刚用同一个调试小任务,把Cursor的3种多模型路由组合完整跑了一遍。结果很扎心:总token消耗差了将近一倍,稳定性更是天差地别——有的组合一次过、几乎不翻车;有的组合反复重试,钱烧了还改出新bug。 最近社
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OpenAI o1把“推理”这件事重新打了一遍:3个可复现实测流程,给中国用户的上手指南
OpenAI o1把“推理”这件事重新打了一遍:3个可复现实测流程,给中国用户的上手指南 OpenAI突然在X上“发疯了”。 不是又发了一个会聊天的新模型,而是把重点放在了一个更硬核的方向:让模型在回答前学会更认真地“想”。 如果你这两年用过ChatGPT、GPT-4o、Claude、Gemini,