专题：大模型
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书生·浦语大模型全链路开源体系 https:github.comEverfightingInternLM_learningblobmainchapter1chapter_1.md 轻松玩转书生&am...
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PII 泄露的风险无处不在，一旦发生不仅会引发合规风险，还会对企业声誉造成不可挽回的损失。本文将从 PII 的基础概念入手，分析 LLM 场景下的 PII 风险，并提供可落地的保护实践指南，帮助研发与安全团队构建安全的 LLM 应用。...
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一、环境准备 1、硬件要求 硬件类型 最低要求 推荐配置 备注 操作系统 Windows 10 64 位（版本 ≥ 2004） Windows 11 64 位 Windows 11 64 位 必须支持 Hyper-V 或 WSL2 CPU...
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本篇内容依赖阿里云的轻量应用服务器搭建openclaw+本地部署ollama模型，实现个人Agent自由。免费给阿里云打个小广告，《不用写代码，分钟级部署OpenClaw》，其实主要还是考虑最近爆出的多起隐私安全问题，因此...
我用了AI，你用AI，我们还要AI做什么？
面对“既然我会用AI，为何还要雇你”的质疑，本文犀利指出：AI替代的是流水线式的“程序员”，而非具备系统思维的“软件工程师”。 文章深入剖析了从“提示词工程”到“上下文工程”的演变，强调只有掌握软件工程全生命周期管理、具备创新与决策能力，才...
大模型究竟是什么？运维人员10分钟内能完全理解吗？
很多人以为大模型很玄、很难，其实本质没那么复杂。本文用运维视角，把大模型拆成“下一词预测 + 注意力机制 + 三阶段训练”，不讲公式，只讲你能用得上的原理。看完你就能判断：什么时候该用大模型，怎么用，值不...
如何将GPUStack离线部署镜像适配国内加速源？
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介绍 (1) 发表 2024-04 ICSE'24 (2) 挑战 输入长度的限制：现有方法基本都是基于 Transformer 结构，不可避免的限制了输入代码的长度，然后现实世界中的 buggy 代码往往会超过其 t...
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介绍 (1) 发表 2023-09 ASE'23 (2) 背景 基于模版的 APR 采用了由人类专家手工制作的维修模式将错误代码片段转变为正确代码片段，被认为是最先进的，大量研究专门用于模版提取方案。然而以前的工作显...
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介绍 (1) 发表 2023-10 FSE'23 (2) 背景 代码库的其他地方通常可以找到修复补丁，这一假设已经得到证实。同时现有 APR 方法的性能通常收到固定的模型参数的限制 (3) 贡献 我们提出了一种用于...
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介绍 (1) 发表 2025-02 ICSE'25 (2) 挑战 当前方法的推理目标与 LLM 的训练目标没有对齐。现有 LLM-based 方法通常采用 MLM 的方式预测修复代码（然而尽管模型参数被增大百倍但修复...
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介绍 (1) 发表 2024-07 ISSTA'24 (2) 背景 对于某些较为复杂的 bug，需要强大的代码理解和推理能力才能解决 方法 (1) 收集阶段 prompt 准备：角色描述+任务描述&...
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介绍 (1) 发表：ICSE'24 (2) 背景 APR 任务的这些模型的当前评估仅关注错误所在的单个功能或文件的有限上下文，从而忽略了存储库级上下文中的有价值信息。现有的数据集要么不是在存储库中构建的，例如 Qui...