AI驱动蠕虫：零成本自主扩散的网络安全新挑战
人工智能安全研究机构CleverHans实验室近日公开了一篇题为《AI Agents Enable Adaptive Computer Worms》的预印本论文。来自多伦多大学、Vector Institute、剑桥大学及 ServiceNow 的研究团队首次证实了一种由人工智能代理操控的全新网络威胁：自适应计算机蠕虫。该蠕虫摒弃了传统的预设漏洞代码，转而借助大语言模型 Large Language Models，简称 LLMs 的实时推理能力，为每个目标量身定制攻击策略，并在传播过程中寄生式利用被攻陷主
用Spring AI打造透明化AI决策流程，让LLM"坦白"工具选择逻辑
可信赖的AI并非神秘黑箱，而是每个决策环节都清晰可见一个案例帮你理解"为何要追求AI可解释性"让我们设想这样一个情境：你打造了一个AI库存客服，用户询问："产品PRD002还有库存吗？"AI执行了getProductStockStatus功能，回复："无线鼠标，库存紧张。"用户满意地结束对话。但隐患在于：万一AI选错了功能呢？万一它本该查询"最近更新时间"却查了"库存状态"呢？作为开发者，你能回应这个疑问吗："AI为何选择这个功能？判断依据是什么？把握程度如何？"若无法回答，意味着你的AI Agent仍是
从文字接龙到思维涌现：AI内部推理的流形结构
大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文通过一篇最新研究，解析模型推理时隐藏状态如何从高维空间自发组织到低维流形，同时说明这项研究的局限性：它更像一次内部动力学检测，而非推理理论的最终答案。大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文从推理流形论文出发，将低维流形、维度坍塌、信息体积转化为一个直观理解：真正的推理不是把世界压平，而是把混沌折叠成一条可通行的路径。① 文字接龙如何产生推理 → ② 什么是推理流形 → ③ 为何坍塌还不够 → ④ 压缩即智能的新诠释 →