医疗AI系统安全漏洞大曝光!多模态RAG系统竟如此脆弱
医疗AI系统面临的新威胁:数据中毒攻击在医疗AI领域,检索增强生成(RAG)系统已经成为减少"幻觉"(hallucinations)——即模型生成看似合理但实际错误的医疗信息——的关键技术。RAG通过从外部知识库检索相关的医学图像和文本来增强生成过程,提供更准
医疗AI系统面临的新威胁:数据中毒攻击在医疗AI领域,检索增强生成(RAG)系统已经成为减少"幻觉"(hallucinations)——即模型生成看似合理但实际错误的医疗信息——的关键技术。RAG通过从外部知识库检索相关的医学图像和文本来增强生成过程,提供更准
大家可以看数据:华为2026届校招已为 AI 开发岗开出 15-25k・13 薪的起薪,福州某上市公司更是为资深 AI 应用工程师标出 35-60k 的月薪,还支持异地办公。而那些掌握核心技能的资深人才,年薪百万早已不是传说。
来自法国的Pathway 和我们之前介绍的Bytewax的架构设计非常类似,基于Rust 引擎,并由differential Dataflow驱动,来实现:真正统一的批处理与流处理——在两种模式下使用完全相同的代码。
rag llm sharepoint pathway pyt 2025-10-05 12:50 7
当“智能客服”不再只是通用问答工具,而开始真正“懂行”,我们是否也在重新定义服务的专业边界?本文将深入探讨微调技术如何赋予AI行业知识与语境理解力,让客服系统从“能答”走向“会答”“懂答”。
在人工智能飞速发展的今天,大型语言模型(LLMs)的强大能力已无需赘言。但你可能也遇到过这样的困惑:为什么模型有时会“胡编乱造”,给出似是而非的答案?为什么在面对特定领域,比如公司内部文档、法律条文或医学报告时,模型的表现总是差强人意?
电子发烧友网报道(文/李弯弯)在GMIF2025大会上,Solidigm(思得)亚太区销售副总监指出,随着AI技术的迅猛发展,存储系统在容量密度和功耗方面面临着极高的要求。存储在AI集群中扮演着双重角色:直连式存储(DAS)位于计算服务器内部,尽管容量有限,但
创新 ssd rag solidigm solidigm存储 2025-09-30 09:34 5
看答卷,首先要看考题。以人教信息科技数字资源平台为核心的人教信息科技课程整体解决方案,真正面向的不仅仅是一门课程,更是青少年数字素养的培育,以及数智时代教育的创新与发展。
在数字化转型不断深入的今天,AI 技术已成为企业增强品牌影响力和扩大市场可见度的重要引擎。特别是在 AI 优化这一关键赛道中,如何使品牌在智能搜索结果中占据更有利位置,正成为企业日益关注的战略议题。本次推荐基于技术实力、服务案例、客户口碑等多维度综合评估,力求
就在最近,由耶鲁大学唐相儒、王昱婕,上海交通大学徐望瀚,UCLA万冠呈,牛津大学尹榛菲,Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的Eigen-1多智能体系统实现了历史性突破——
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成), 一种AI框架,将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。不再依赖LLM训练时的固有知识,而是在回答问题前,先从外部资料库中"翻书
就拿问“Hattie McDaniel的职业是什么”来说,要是你换个说法,把“occupation”换成“profession”,或者提一句“她是美国名人”。
ACL 2025最新研究提出Lexical Diversity-aware RAG(DRAG) 框架,首次系统性地将词汇多样性引入RAG的检索与生成过程,提供了一个轻量、通用且易扩展的解决方案。
rag 词汇 dra occupation celebrit 2025-09-27 13:12 6
AI 能否大规模生成真正相关的答案?我们如何确保它理解复杂的多轮对话?我们如何防止它轻率地吐出错误的事实?这些都是现代 AI 系统面临的挑战,尤其是使用 RAG 构建的系统。RAG 将文档检索的强大功能与语言生成的流畅性相结合,使系统能够基于上下文感知、基于事
AI时代,人们普遍能够感受到数据量的激增,显性的矛盾是有限的存储空间和成本约束下,绝大多数生成的数据无法被保存。而更深层次的矛盾则是如何挖掘数据的价值,毕竟,只有数据所能产生的价值超过存储的成本,数据才值得保存下来。
在企业数字化转型的浪潮中,知识管理已成为决定组织效能与创新能力的核心要素。然而,传统知识管理模式正面临严峻挑战:静态知识库更新滞后于业务发展,实时业务数据与历史知识割裂存储,员工在决策时往往陷入 “要么依赖过期信息,要么在海量数据中迷失” 的困境。在此背景下,
“如果我们说大模型是大脑,那智能体应该就是结合灵魂与肉体的新物种。”腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在2025腾讯全球数字生态大会上AI Agent峰会上表示。
检索增强生成(RAG)已成为构建生成式 AI 应用的主流架构,企业选择它主要原本是可以用自有数据约束模型输出,使答案更准确、可更新且更贴合业务场景。RAG 的效果在很大程度上取决于检索到的上下文质量——提升效果的常用手段包括合理切分文本块(chunking)、
别让“上云”变“上坟”——当数据合规警报拉响,越来越多企业把AI搬回自家机房。这篇入门手册带你零门槛搭一套私有化AI:从GPU选型、容器编排,到模型蒸馏、权限网关,每一步都给出开源脚本与踩坑清单。读完你就能在防火墙内跑通第一个大模型,让“算力自由”与“数据安全
“Progress Agentic RAG 正在重新定义企业与数据的交互方式。通过将代理智能与检索增强生成相结合,我们正在使 AI 在每个组织中都变得实用、可扩展且值得信赖。该平台通过可验证的无代码 AI 搜索,释放了跨格式和语言的非结构化数据的力量。我们相信
rag software progresssoftware 2025-09-19 21:12 13
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,融合了后端即服务(Backend as Service)与 LLMOps 理念,为开发者和企业提供生产级的生成式 AI 应用构建能力。