intelligence - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

2026年1月18日

深入 ‘Offline Edge Intelligence’：在断网环境下（如深海探测），本地 LangGraph 如何管理有限的算力与存储资源？

各位来宾，各位技术同仁，大家好。今天我们齐聚一堂，探讨一个充满挑战与机遇的前沿领域：离线边缘智能（Offline Edge Intelligence）。特别地，我们将聚焦于在极端断网环境下，例如深海探测任务中，如何利用本地LangGraph框架，高效管理有限的算力与存储资源。深海，一个人类尚未完全了解的神秘世界。在这里，数据传输中断，电力供应稀缺，环境严酷，每一次决策都可能关乎任务成败乃至设备安全。传统的云端AI在此束手无策，我们必须赋予边缘设备前所未有的自主智能。而LangGraph，以其强大的状态管理和流程编排能力，为我们构建这种离线智能提供了坚实的基础。 1. 离线边缘智能的本质与深海挑战离线边缘智能，顾名思义，是指在网络连接不可用或极不稳定、带宽受限的边缘设备上执行人工智能任务。其核心在于将数据采集、处理、分析、决策甚至模型训练的全部或大部分流程，下沉到数据产生的物理位置。深海探测，正是离线边缘智能最典型的应用场景之一，也带来了最严峻的挑战：极度隔离与断网：声呐通信带宽极低，光纤部署成本高昂且易损，无线电波无法穿透水体。这意味着设备必须完全自主运行数周甚至数月，无法 …

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2026年1月12日

探讨 ‘The Future of Spatial Intelligence’：如何让 Agent 在 3D 模拟空间中通过 LangGraph 进行导航与交互

尊敬的各位同仁，各位对未来技术充满热情的探索者们：今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个激动人心且极具挑战性的话题：“空间智能的未来：如何让Agent在3D模拟空间中通过LangGraph进行导航与交互”。这是一个融合了人工智能、机器人学、计算机图形学以及复杂系统设计的前沿领域。我们的目标，是赋能AI Agent，使其不再仅仅是屏幕上的算法，而是能够真正理解、感知、规划并行动于三维世界中的智能实体。想象一下，一个AI Agent不仅能听懂你的指令，还能在复杂的虚拟环境中自主寻路，识别物体，操作工具，甚至与环境中的其他Agent或人类进行有意义的交互。这正是我们所追求的——构建具备强大空间智能的Agent。而今天，我将从编程专家的角度，深入剖析如何利用LangGraph这一强大的框架，为Agent赋予这种能力。 1. 空间智能：Agent在3D世界中生存的基石在深入技术细节之前，我们首先要明确什么是“空间智能”以及它为何对Agent至关重要。 1.1 什么是空间智能？空间智能，简而言之，是Agent在三维物理或虚拟环境中进行感知、理解、推理、规划和行动的能力。它不仅仅是记住地图上的点， …

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2025年11月23日

Swarm Intelligence in LLMs：多个微调模型通过投票或协商机制实现群体智能涌现

Swarm Intelligence in LLMs：多个微调模型通过投票或协商机制实现群体智能涌现各位同学，大家好。今天我们来探讨一个前沿且充满潜力的话题：如何在大型语言模型（LLMs）中应用群体智能（Swarm Intelligence），特别是通过多个微调模型之间的投票或协商机制，实现群体智能的涌现。 1. 引言：LLMs 的局限性与群体智能的优势近年来，LLMs 在自然语言处理领域取得了显著的进展，在文本生成、机器翻译、问答系统等方面表现出色。然而，单一的 LLM 仍然存在一些固有的局限性：知识覆盖范围有限：即使是最大的 LLM，其训练数据也无法覆盖所有领域的知识。容易产生偏见： LLM 的训练数据可能包含偏见，导致模型在某些情况下产生不公平或不准确的输出。对对抗性攻击的脆弱性：针对 LLM 的对抗性攻击，例如微小的输入扰动，可能导致模型产生错误的输出。缺乏鲁棒性：在面对新的、未知的输入时，LLM 的性能可能会下降。群体智能是一种分布式解决问题的范式，它受到自然界中蜂群、蚁群等社会性生物行为的启发。群体智能算法通常由多个简单的个体组成，这些个体通过局部交互和 …

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2025年6月2日

威胁情报（Threat Intelligence）在安全运维中的应用

好的，没问题！各位亲爱的安全界同仁、未来的网络安全大咖们，大家好！我是你们的老朋友，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老兵。今天，咱们不谈风花雪月，就来聊聊安全运维中那个“神秘又性感”的话题——威胁情报（Threat Intelligence）。开场白：别再做“睁眼瞎”的安全运维！各位摸着自己的小心脏想想，你们是不是经常遇到这样的场景：服务器突然被黑，一脸懵逼，不知道对方是谁，从哪儿来，要干啥？告警系统每天嗡嗡嗡，全是些无关痛痒的“狼来了”，真正的大灰狼却悄无声息地溜进了羊圈？安全策略就像“老太太的裹脚布”，又臭又长，漏洞百出，根本防不住新出现的攻击？如果以上场景让你感到膝盖中箭，那么恭喜你，你已经深陷“信息不对称”的泥潭！你就像一个蒙着眼睛的拳击手，只能凭感觉挥拳，打不中敌人不说，还容易把自己绊倒。那么，如何才能摆脱这种“睁眼瞎”的状态呢？答案就是：威胁情报！第一幕：什么是威胁情报？（别把它想得太高深！）很多小伙伴一听到“情报”两个字，就觉得高大上，神秘莫测，以为是007詹姆斯·邦德才能接触到的东西。其实，威胁情报并没有那么遥不可及。简单来说，威胁情报就是关于谁（攻击者 …

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2025年6月1日

威胁情报（Threat Intelligence）驱动的响应：OTRS/STIX/TAXII 运维

好的，朋友们，今天咱们要聊点刺激的——威胁情报驱动的响应：OTRS/STIX/TAXII 运维。别一听“威胁情报”就觉得高大上，好像只有007才能玩转。其实，它就像天气预报，告诉你未来可能下雨，让你提前带伞，避免淋成落汤鸡。只不过，这里“雨”是网络攻击，“伞”是你的防御措施。咱们的目标是，让你的IT系统不仅能“看到”威胁，还能“听懂”威胁，最终“干掉”威胁！一、啥是威胁情报？（Threat Intelligence，TI）想象一下，你是一位侦探，手里没有线索，只能瞎猜凶手是谁，这叫大海捞针。但如果有人告诉你，凶手惯用左手，喜欢穿条纹衫，作案时间通常在午夜，那破案是不是就容易多了？威胁情报就是这些“线索”，它告诉你：谁在攻击你（攻击者是谁？是APT组织还是脚本小子？）用什么攻击你（用的是勒索病毒？还是SQL注入？）攻击目标是什么（你的数据库？你的核心业务系统？）攻击手法是怎样的（他们如何入侵？如何横向移动？）有了这些情报，你就能有的放矢，而不是像无头苍蝇一样乱撞。二、为啥要用威胁情报驱动响应？简单来说，就是更有效率、更有针对性地防御。减少误报：不会把正常的流量 …

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