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GLM-4.6是什么

GLM-4.6 是智谱推出的新一代基座大模型，总参数量达 355B，激活参数 32B。模型在真实编程、长上下文处理、推理能力、信息搜索、写作能力及智能体应用等方面实现全面进阶。代码能力比肩 Claude Sonnet 4，上下文长度提升至 200K，推理和搜索能力显著增强，多语言翻译效果更佳，性价比优势突出。GLM-4.6 适配寒武纪芯片，能实现高效推理部署，为开发者和企业提供强大的 AI 支持，推动人工智能技术的广泛应用与创新发展。GLM-4.6 现已上线智谱 MaaS平台，现在订阅即可体验模型性能。

GLM-4.6的主要功能

• 编程能力：在公开基准与真实编程任务中表现卓越，复杂调试、跨工具调用等场景表现突出，代码生成与优化高效准确。
• 上下文处理：上下文窗口由128K提升至200K，支持超长文档阅读、跨文件编程与复杂推理任务。
• 推理能力：支持工具增强推理，在多个评测基准上取得开源模型最佳表现，逻辑推理能力强。
• 信息搜索：优化长时程、深度信息探索任务，擅长深度研究及内外信息整合。
• 写作能力：文风、可读性与角色扮演场景更符合人类偏好，能生成高质量、风格多样的文本。
• 多语言翻译：进一步增强跨语种任务处理效果，翻译精准流畅。
• 智能体应用：原生支持多类智能体任务，覆盖办公、开发、写作与内容创作，提升 PPT 可用性、前端代码美观度与版面布局。

GLM-4.6的性能表现

• 综合评测：为全面评估 GLM-4.6 的通用能力，在 AIME 25、LCB v6、HLE、SWE-Bench Verified、BrowseComp、Terminal-Bench、τ²-Bench 等 7 大权威基准进行测试。结果显示，GLM-4.6 在大部分榜单中表现卓越，与国际顶尖模型 Claude Sonnet 4 比肩，稳居国产模型首位。
• 真实编程评测：为更精准地测试 GLM-4.6 在真实编程任务中的表现，在 Claude Code 环境下进行真实场景编程任务测试。实际测试结果显示，GLM-4.6 在实际性能方面超越其他国产模型，领先于国际顶尖模型 Claude Sonnet 4。在平均 tokens 消耗上，GLM-4.6 低于多个模型，与 GLM-4.5 相比，GLM-4.6 在同类任务中可节省 30% 以上的 tokens 消耗。

• 硬件适配
  • 寒武纪芯片适配：GLM-4.6已在寒武纪国产芯片上实现FP8+Int4混合量化部署，这是首次在国产芯片投产的FP8+Int4模型芯片一体化解决方案，在保持精度不变的前提下，大幅降低推理成本。
  • 摩尔线程GPU适配：基于vLLM推理框架部署，摩尔线程新一代GPU可基于原生FP8精度稳定运行GLM-4.6，展现了MUSA架构和全功能GPU在生态兼容与快速支持方面的强大优势。

如何使用GLM-4.6

• 通过智谱MaaS平台使用
  • 访问平台：登录智谱 MaaS平台bigmodel.cn，注册并创建账号。
  • 选择模型：在平台上找到GLM-4.6模型，选择相应的服务或套餐。
  • 输入问题：在平台界面输入你的问题或任务，如文本生成、代码生成、搜索等。
  • 获取结果：点击提交后，平台会调用GLM-4.6模型，返回生成的结果。
• 使用API接口
  • 获取API密钥：在智谱 MaaS平台注册账号后，获取API密钥。
  • 调用API：根据平台提供的API文档，使用HTTP请求调用GLM-4.6的API接口，将问题或任务作为参数传递。
  • 解析结果：接收API返回的JSON格式结果，并解析其中的内容。
• 通过z.ai平台：海外用户可以通过z.ai平台使用GLM-4.6。

GLM-4.6的订阅服务优化

• 功能扩展：新增图像识别与搜索能力，进一步丰富订阅服务的功能范围。
• 工具支持：支持 Claude Code、Roo Code、Kilo Code、Cline 等 10 + 主流编程工具，满足不同开发者的多样化需求。
• 套餐升级：
  • 推出 GLM Coding Max 套餐，为高频重度开发者提供三倍用量，满足高强度开发需求。
  • 新增GLM Coding Plan企业版套餐，为企业用户提供兼具安全、成本效益与国际顶尖性能的编码解决方案，助力企业高效开发。
• 性价比提升：通过优化套餐内容和用量，为开发者和企业提供更具性价比的选择。

GLM-4.6的应用场景

• 编程开发：GLM-4.6能高效生成高质量代码，支持复杂调试和跨工具调用，帮助开发者提升编程效率，轻松应对各种开发任务。
• 文档处理：GLM-4.6能轻松处理超长文档，支持跨文件编程与复杂推理任务，满足文档阅读、编辑和分析需求。
• 智能推理：模型能快速准确地解决复杂问题，为用户提供高效智能的推理支持。
• 信息搜索：模型能帮助用户快速获取关键信息，提升工作效率。
• 写作创作：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好，生成高质量、风格多样的文本，满足学术论文、小说创作等写作需求。

Ring-1T-preview是什么

Ring-1T-preview 是蚂蚁集团开源的万亿参数大模型预览版，基于 Ling 2.0 MoE 架构，在 20T 语料上预训练，通过自研强化学习系统 ASystem 进行推理能力训练。在自然语言推理方面表现出色，AIME 2025 测试中得分 92.6，接近 GPT-5。在 IMO 2025 测试中，一次性解出第 3 题，在其他题目给出部分正确答案，展现出高阶推理能力。

Ring-1T-preview的主要功能

• 强大的自然语言推理能力：在 AIME 2025 测试中取得 92.6 分，接近 GPT-5 的 94.6 分，展现出强大的数学推理能力。
• 高效的问题解决能力：在 IMO 2025 测试中，一次性解出第 3 题，并在其他题目上给出部分正确答案，具备高阶推理能力。
• 多领域竞争力：在 HMMT 2025、LiveCodeBench v6、CodeForces 和 ARC-AGI-1 等任务中表现突出，展现出广泛的适用性。
• 开源协作：代码与权重完全开源，发布在 Hugging Face 平台，便于社区探索与反馈，加速模型迭代完善。

Ring-1T-preview的技术原理

• 架构设计：采用 Ling 2.0 MoE 架构，结合万亿参数规模，为模型提供了强大的表达能力和高效的计算效率。
• 预训练语料：在 20T 高质量语料上完成预训练，确保模型能够学习到丰富的语言知识和模式。
• 强化学习训练：通过自研的高效强化学习系统 ASystem 进行针对推理能力的 RLVR 训练，提升模型的推理和决策能力。
• 持续迭代：模型仍在持续训练中，不断优化性能，解决当前存在的问题，如语种混杂、推理重复等。

Ring-1T-preview的项目地址

• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T-preview

Ring-1T-preview的应用场景

• 自然语言推理任务：在 AIME 25 测试中获得 92.6 分，接近 GPT-5 的 94.6 分，展现出强大的数学推理能力。
• 代码生成与优化：在 CodeForces 测试中以 94.69 分的成绩超过 GPT-5，证明了其出色的代码生成能力。
• 多智能体框架应用：接入多智能体框架 AWorld，可用于测试和探索复杂的推理任务。
• 学术研究与开发：作为全球首个开源的万亿参数推理大模型，为研究者和开发者提供高性能、可复现的推理基座，推动大模型生态的透明化与协作创新。

Claude Sonnet 4.5是什么

Claude Sonnet 4.5 是 Anthropic 最新推出的最强编程模型。模型在编程、计算机操作、推理和数学等多个领域表现出色，在 SWE-bench Verified 测试中登顶，能专注工作超 30 小时。模型具备强大的智能体能力，可通过 API 和工具实现复杂任务自动化。Claude Sonnet 4.5 在对齐性和安全性方面有显著提升，减少不良行为、增强防御能力。Claude Sonnet 4.5支持多种应用场景，包括代码生成、知识问答和内容创作等，目前，Claude Sonnet 4.5 已全面开放，包括 claude.ai 官网、App 和 API（API定价与前代Claude Sonnet 4相同）。

Claude Sonnet 4.5 为用户推出Imagine with Claude临时研究预览功能，用户通过自然语言指令能与 Claude 互动，实时生成和调整软件代码及功能，所有内容均为即时创造，无需预设代码。该功能目前仅对 Max 订阅用户开放，旨在加速软件开发、原型设计和创意探索，提供高效、灵活的交互体验。

Claude Sonnet 4.5的主要功能

• 长时运行智能体：提供卓越的指令遵循、工具选择、错误纠正和高级推理能力，适用面向客户的智能体和复杂 AI 工作流。
• 代码生成：Sonnet 4.5 能完成从初始规划到漏洞修复、维护和大规模重构的整个软件开发生命周期任务，支持最多 64K 输出 tokens，适合复杂代码生成和规划。
• 浏览器和计算机操作：模型在计算机操作能力上领先，能可靠地处理各种基于浏览器的任务，从竞争分析到采购流程再到客户入职，计算机操作能力比前代更准确可靠。
• 网络安全：用 Sonnet 4.5 和 Claude Code 的团队能部署智能体，自动修补漏洞以防止被利用，从被动检测转向主动防御。
• 金融分析：模型能处理从基础金融分析到高级预测分析的所有任务，例如持续监控全球监管变化，提前调整合规系统，实现从手动审计准备到智能风险管理的转变。
• 业务任务：模型在制作和编辑幻灯片、文档和电子表格等办公文件方面表现出色。
• 研究：Sonnet 4.5 能搜索外部和内部数据源，以综合复杂信息环境中的全面见解。
• 内容生成与分析：模型在写作方面表现出色，能理解细微差别和语调，生成更具吸引力的内容，在更深层次上分析内容。

Claude Sonnet 4.5的核心升级

• Claude Code：Claude Sonnet 4.5 在 Claude Code 中新增检查点功能，能保存进度、即时回退到之前状态，同时更新终端界面、发布原生 VS Code 扩展，满足用户的强烈需求、提升开发体验。
• Claude API：Claude Sonnet 4.5 为 Claude API 新增上下文编辑功能和记忆工具，使智能体能运行更长时间、处理更复杂的任务，进一步增强 API 的功能和应用场景。
• Claude 应用：Claude Sonnet 4.5 将代码执行和文件创建功能（包括电子表格、幻灯片和文档）直接集成到 Claude 应用的对话中，为上个月加入等待列表的 Max 用户提供 Chrome 扩展，提升用户在实际使用中的便利性和效率。
• Claude Agent SDK：Claude Sonnet 4.5 推出 Claude Agent SDK，为开发者提供构建 Claude Code 所使用的基础设施和工具，使开发者能构建自己的前沿产品。

Claude Sonnet 4.5的性能表现

• SWE-bench Verified 评估：Claude Sonnet 4.5 在 SWE-bench Verified 评估中达到行业领先水平。实际应用上，模型能在复杂、多步骤的任务中保持专注超过 30 小时。
• OSWorld 基准测试：在 OSWorld 基准测试中，Claude Sonnet 4.5 的表现大幅提升，达到 61.4% 的准确率，领先于其他模型。
• Chrome 浏览器：通过 Claude for Chrome 扩展，Sonnet 4.5 能直接在浏览器中工作，包括浏览网站、填写电子表格和完成任务。
• 在推理和数学等广泛评估：Claude Sonnet 4.5 在推理和数学等广泛评估中展现改进的能力，相比之前的模型，在这些领域的表现更加出色。
• 在特定领域知识和推理能力：金融、法律、医学和 STEM 领域的专家发现，Sonnet 4.5 在特定领域的知识和推理能力上相比旧模型（包括 Opus 4.1）有显著提升。

Claude Sonnet 4.5的应用场景

• 长时运行智能体：适用需要长时间运行的复杂任务，如自动化工作流、持续监控和多步骤任务处理。
• 代码生成：贯穿整个软件开发生命周期，从规划到实现、维护和重构，支持复杂编程任务。
• 浏览器和计算机操作：支持处理基于浏览器的任务，如自动化网页操作、数据抓取和在线流程处理。
• 网络安全：部署智能体能自动检测和修复漏洞，从被动防御转向主动安全防护。
• 金融分析：模型能进行从基础到高级的金融分析，包括风险评估、合规监控和预测分析。

Claude Sonnet 4.5的官方报告

免费领取Claude Sonnet 4.5官方模型报告，微信扫码关注回复：20250930

Claude Sonnet 4.5的适用人群

• 软件开发者：模型强大的代码生成和优化能力，帮助开发者快速实现复杂编程任务，提升开发效率。
• 网络安全团队：模型能自动检测和修复漏洞，助力团队从被动防御转向主动安全防护。
• 金融分析师：模型能处理从基础到高级的金融分析，包括风险评估和合规监控，助力智能风险管理。
• 企业业务人员：高效创建和编辑办公文件，如幻灯片、文档和电子表格，提升日常办公效率。
• 研究人员：整合内外部数据源，生成跨复杂信息领域的综合见解，助力学术和商业研究。

OpenPPT是什么

OpenPPT 是开源的PPT工具，核心服务基于ChatPPT能提供高效、便捷的 PPT 制作体验。工具支持多平台使用，包括 Windows、macOS 和 Linux，让用户能在不同设备上轻松创建和编辑演示文稿。OpenPPT 的特点包括简洁的界面设计、丰富的模板资源及强大的协作功能，支持多人实时在线编辑，方便团队协作。OpenPPT 提供丰富的动画和交互效果，帮助用户制作更具吸引力的演示文稿。工具开源特性吸引了众多开发者参与贡献，不断优化功能和性能。

OpenPPT的主要功能

• 多平台支持：兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统，用户能在不同设备上无缝切换使用，满足多样化的工作环境需求。
• 简洁易用的界面：操作直观，上手简单，新手也能快速掌握基本功能，高效制作演示文稿。
• 丰富的模板库：内置多种专业模板，涵盖不同主题和场景，用户能直接选用或修改，节省设计时间。
• 强大的协作功能：支持多人实时在线编辑，团队成员能同时对同一演示文稿进行操作，实时查看修改内容，提升协作效率。
• 动画与交互效果：提供丰富的动画效果和交互设计选项，如页面切换动画、元素动画等，让演示文稿更具吸引力和表现力。
• 支持多种格式导入导出：兼容常见的 PPT 文件格式，方便地导入其他软件制作的演示文稿，支持导出为多种格式，便于分享和使用。

如何使用OpenPPT

• 安装与启动：访问OpenPPT的GitHub仓库 https://github.com/YOOTeam/OpenPPT，下载对应操作系统的安装包，安装完成后启动软件。
• 选择模板：打开软件后，从内置的丰富模板库中选择一个适合主题的模板，快速开始制作演示文稿。
• 编辑内容：通过文本框、图片插入、图表绘制等功能，添加和编辑演示文稿的内容。
• 添加动画：用动画工具栏，为幻灯片中的元素添加进入、强调、退出等动画效果，增强演示的视觉吸引力。
• 多人协作：点击协作功能按钮，邀请团队成员加入，实时在线共同编辑同一演示文稿，实时查看彼此的修改。
• 导出分享：完成制作后，选择导出功能，将演示文稿保存为PPTX、PDF等常见格式，方便在其他设备或软件中使用和分享。

OpenPPT的项目地址

• 项目官网：ChatPPT
• GitHub仓库：https://github.com/YOOTeam/OpenPPT

OpenPPT的应用场景

• 企业汇报：用在制作公司内部的项目汇报、业绩展示、市场分析等演示文稿，简洁高效地传达信息。
• 教育培训：教师或培训师创建教学课件，结合动画和互动效果，提升教学趣味性和学生参与度。
• 学术演讲：研究人员和学者借助OpenPPT制作学术报告，清晰展示研究思路、实验结果和结论。
• 产品展示：企业用OpenPPT制作产品介绍演示文稿，突出产品特点和优势，用在发布会或销售推广。
• 团队协作：团队成员通过OpenPPT的协作功能共同编辑演示文稿，实时沟通和修改，提高工作效率。

DeepSeek-V3.2是什么

DeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek-AI推出的实验性人工智能模型，通过引入DeepSeek Sparse Attention（DSA）机制，显著提升长文本处理的效率。模型基于DeepSeek-V3.1-Terminus持续训练而成，仅在架构上引入了DSA，实现了细粒度稀疏注意力机制，借助闪电索引器（lightning indexer）高效选择关键信息，在长文本训练和推理时大幅提高效率。

在性能方面，DeepSeek-V3.2-Exp在多个公开评测集上与DeepSeek-V3.1-Terminus基本持平，展现了其在不同领域的能力。模型在Hugging Face和ModelScope平台开源，方便研究人员和开发者进行探索和应用。DeepSeek-V3.2-Exp的API价格大幅下降，降低了开发者的使用成本，进一步推动了其在实际应用中的广泛部署。

DeepSeek-V3.2的主要功能

• 架构创新：DeepSeek-V3.2-Exp在DeepSeek-V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA）机制，通过闪电索引器和细粒度标记选择机制，实现了显著的效率提升，尤其在长文本场景下表现突出。
• 性能优化：模型在多个公开评测集上与DeepSeek-V3.1-Terminus性能相当，在长文本处理中显著降低了推理成本，从 O(L2) 优化至 $O(Lk)$，大幅提高了长文本推理效率。
• 开源共享：DeepSeek-V3.2-Exp在Hugging Face和ModelScope平台开源，提供了详细的实现细节和模型权重，方便研究人员和开发者进行研究和应用。
• 成本降低：API价格大幅下降，降低了开发者的使用成本，使得更多开发者能够以较低成本接入和使用该模型，推动了其在实际应用中的广泛部署。
• 应用拓展：官方App、网页端、小程序均已更新为DeepSeek-V3.2-Exp，支持多种应用平台，为用户提供了更高效、更经济的AI服务体验。

DeepSeek-V3.2的技术原理

• 稀疏注意力机制：DeepSeek-V3.2-Exp引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA），通过闪电索引器计算查询标记与前序标记之间的索引分数，选择关键值条目，实现细粒度的稀疏注意力，显著提升长文本处理效率。
• 闪电索引器：闪电索引器是DSA的核心组件，计算查询标记与前序标记之间的索引分数，通过少量的索引头和高效的计算方式，快速确定哪些标记对查询标记最重要。
• 细粒度标记选择：根据索引分数，模型选择前k个关键值条目进行注意力计算，减少了不必要的计算，提高了模型的推理速度和效率。
• 基于MLA的实现：DSA在Multi-Layer Attention（MLA）架构下实现，采用Multi-Query Attention（MQA）模式，使得每个关键值条目可以在多个查询之间共享，提高了计算效率。
• 持续训练与优化：从DeepSeek-V3.1-Terminus的基础检查点开始，通过密集热身和稀疏训练两个阶段，对闪电索引器和整个模型进行优化，以适应稀疏注意力模式。

DeepSeek-V3.2的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
• 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
• 技术论文：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

如何使用DeepSeek-V3.2

• 通过API使用：开发者可以调用DeepSeek-V3.2-Exp的API接口，在自己的应用程序中集成该模型的功能。API价格的大幅下降使得使用成本降低，方便更多开发者接入。
• 本地运行：用户可以从Hugging Face平台下载DeepSeek-V3.2-Exp的模型权重，按照提供的本地运行指南，将权重转换为推理演示所需格式，并启动交互式聊天界面进行使用。
• 使用官方应用：DeepSeek的官方App、网页端和小程序均已更新为DeepSeek-V3.2-Exp版本，用户可以直接通过这些平台使用模型，无需额外配置。
• 模型微调：对于特定任务或领域，用户可以基于DeepSeek-V3.2-Exp进行微调，以更好地适应特定的应用场景，提升模型在特定任务上的性能。
• 二次开发：DeepSeek-V3.2-Exp在Hugging Face和ModelScope平台开源，用户可以参考开源代码和实现细节，了解模型的具体工作方式，并根据需要进行二次开发。

DeepSeek-V3.2的应用场景

• 长文本处理：适用于需要处理长文本的场景，如长篇文档分析、长文本生成等，其稀疏注意力机制能显著提高长文本的处理效率。
• 搜索与信息检索：可用于搜索代理等场景，帮助用户快速准确地检索信息，提升搜索效率和相关性。
• 代码生成与编程辅助：支持代码生成和编程辅助任务，如代码补全、代码优化等，帮助开发者提高编程效率和代码质量。
• 数学与逻辑推理：在数学问题解答和逻辑推理任务中表现出色，能够处理复杂的数学问题和逻辑推理链。
• 多语言处理：支持多语言任务，可应用于跨语言的文本生成、翻译等场景，满足不同语言环境下的需求。
• 智能代理与交互：作为智能代理的核心模型，可用于构建智能助手、聊天机器人等，提供自然语言交互服务。

Lynx是什么

Lynx 是字节跳动推出的高保真个性化视频生成模型，仅需单张人像照片，能生成身份一致的视频。基于扩散 Transformer（DiT）基础模型构建，引入 ID-adapter 和 Ref-adapter 两个轻量级适配器模块，分别用于控制人物身份和保留面部细节。Lynx 采用人脸编码器捕捉面部特征，通过 X-Nemo 技术增强表情，LBM 算法模拟光影效果，确保人物身份在不同场景下的一致性。其交叉注意力适配器可将文本提示与人脸特征结合，生成符合场景要求的视频。Lynx 具备“时间感知器”，能理解动作物理规律，保持视频时间连贯性。在大规模测试中，Lynx 在面部相似度、场景匹配度和视频质量等多个维度上表现优异，超越同类技术。采用 Apache 2.0 授权，可用于商用，但需确保人脸原图获得肖像权。

Lynx的主要功能

• 个性化视频生成：仅需单张人像照片，即可生成身份一致的个性化视频。
• 身份特征保留：通过人脸编码器和适配器模块，确保人物在不同场景下身份特征的一致性。
• 场景匹配能力：利用交叉注意力适配器，结合文本提示生成符合场景要求的视频。
• 时间连贯性：具备“时间感知器”，理解动作物理规律，保持视频时间维度的连贯性。
• 高性能表现：在面部相似度、场景匹配度和视频质量等多个维度上表现优异，超越同类技术。
• 商用授权：采用 Apache 2.0 授权，可用于商用，但需确保人脸原图获得肖像权。

Lynx的技术原理

• 基于扩散 Transformer 架构：Lynx 采用开源的扩散 Transformer（DiT）基础模型构建，高效地将随机噪声转换为目标内容。
• 身份特征提取与保留：通过 ArcFace 技术提取人脸特征，利用 Perceiver Resampler 将特征向量转换为适配器输入，确保生成视频中人物身份的一致性。
• 细节增强与适配：引入轻量级的 ID-adapter 和 Ref-adapter 模块，分别用于控制人物身份和保留面部细节，使生成的视频在细节上更加逼真。
• 交叉注意力机制：在所有 Transformer 层中注入细粒度细节，通过交叉注意力机制将文本提示与人脸特征相结合，生成符合场景要求的视频。
• 3D 视频生成技术：采用 3D VAE 架构，赋予模型“时间感知器”，使其理解动作的物理规律，在生成视频时保持时间维度的连贯性。
• 对抗训练策略：通过生成器、判别器和身份判别器的三重对抗训练机制，优化模型性能，提升生成视频的逼真度。

Lynx的项目地址

• 项目官网：https://byteaigc.github.io/Lynx/
• Github仓库：https://github.com/bytedance/lynx
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ByteDance/lynx

Lynx的应用场景

• 数字人制作：为虚拟主播、客服等数字人生成逼真的动态视频，提升交互体验。
• 影视特效制作：快速生成特定人物在不同场景中的视频片段，辅助影视特效制作，节省时间和成本。
• 短视频创作：创作者可利用单张照片生成多样化视频，丰富内容创作，提高创作效率。
• 广告营销：根据产品和品牌需求，生成个性化视频广告，增强广告的吸引力和传播力。
• 游戏开发：为游戏角色生成个性化动作和表情，提升游戏的沉浸感和真实感。
• 教育与培训：生成教育视频，如虚拟教师讲解课程，或培训视频中的人物演示操作步骤。

JoySafety是什么

JoySafety 是京东开源的大模型安全框架，为企业提供成熟、可靠、免费的大模型安全防护方案。模型基于多种原子能力模块（如 BERT、FastText、Transformer 等）和灵活的架构设计，支持高并发、高扩展性及动态策略更新，能有效拦截高风险内容，保障 AI 应用的安全稳定运行。模型具备易用性，支持一键 Docker 启动和标准化 API 接口，方便快速集成。

JoySafety的主要功能

• 内容安全检测：通过敏感内容拦截、红线代答和智能纠偏，确保输出内容符合法规和道德要求，为企业和用户提供安全可靠的 AI 交互环境。
• 数据安全防护：检测、防止数据泄露，对用户输入和模型输出中的敏感信息进行识别和保护，确保数据处理过程符合隐私法规要求。
• 提示词攻击防御：基于多轮对话识别技术，智能分析上下文，识别、防御恶意提示词攻击，保障 AI 对话系统的安全性和稳定性。
• 策略编排与动态更新：支持通过 API 动态调整安全策略，实现原子能力热插拔，灵活适应不同业务场景，无需中断服务即可更新检测模块。
• 高扩展性与负载均衡：支持集群化部署，通过水平扩展和智能负载均衡技术，提升系统并发处理能力，满足高并发业务需求。
• 易用性与集成：通过 Docker Compose 实现一键启动，提供标准化 API 接口，支持多语言调用，方便与现有系统快速集成。

JoySafety的技术原理

• 多模型协同检测：通过多种预训练模型（BERT/FastText/Transformer 等模型）对输入内容进行分类和检测，识别潜在风险。：结合敏感词库和红线知识库，提供精准的拦截和代答策略。
• 异步检测机制：采用异步输出机制，将检测任务与主业务流程解耦，大幅提升响应速度，减少用户等待时间。通过多轮对话上下文，智能识别潜在的提示词攻击或恶意引导，确保对话安全。
• 动态策略更新：原子能力热插拔支持在运行时动态更新检测模块，无需重启服务。通过轻量级编排引擎，灵活配置检测策略，适应不同业务需求。
• 智能负载均衡：支持水平扩展，通过负载均衡技术提升系统并发处理能力。基于窗口化检测策略在性能与准确性之间找到平衡，优化系统资源利用率。

JoySafety的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/jd-opensource/JoySafety

JoySafety的应用场景

• AI 导购：为电商平台提供安全可靠的推荐内容，避免误导消费者，确保推荐信息符合法规和道德标准。
• 物流客服：在物流客服场景中，拦截不当言论和敏感信息，提供合规的客户支持，提升服务质量。
• 销售助手：帮助销售人员在与客户沟通时防止敏感信息泄露，保障商业机密安全，避免法律风险。
• 医疗问诊：在医疗咨询中过滤不合规内容，确保提供的医疗建议安全可靠，符合医疗法规和伦理要求。
• 商家工作台：保护商家在平台上的数据安全，防止隐私泄露，确保商家信息符合隐私法规。

KAT-Coder是什么

KAT-Coder 是快手旗下 Kwaipilot 团队发布的闭源旗舰代码生成模型，具备强大的编程能力。能高效完成功能开发、缺陷分析、单测生成等任务，支持多种编程语言，如 Python、JavaScript、Java 等。用户只需描述需求，模型能交付完整的代码解决方案。KAT-Coder 在 SWE-Bench Verified 测试中解决率高达 73.4%，表现卓越。通过 StreamLake 平台提供 API 调用，企业和团队可集成其功能用于自动代码审查、智能编程辅助等场景。

KAT-Coder的主要功能

• 代码生成：能根据用户的需求描述，快速生成高质量的代码片段或完整的代码解决方案，支持多种编程语言，如 Python、Java、JavaScript 等，极大地提高了开发效率。
• 代码审查：可以自动检测代码中的潜在缺陷、错误和不规范之处，提供详细的审查报告和改进建议，帮助开发者及时发现和修复问题，提升代码质量。
• 单测生成：能自动生成单元测试代码，确保代码的正确性和稳定性，减少手动编写测试代码的工作量，提高测试覆盖率。
• 问题诊断：针对复杂的编程问题，KAT-Coder 可以提供详细的分析和解决方案，帮助开发者快速定位问题根源，节省调试时间。
• 多轮交互：支持与用户进行多轮对话，更好地理解用户需求，提供更精准的代码生成和问题解答服务，增强用户体验。

KAT-Coder的技术原理

• 多阶段训练：采用多阶段训练方法，包括 Mid-Training、监督微调（SFT）、强化微调（RFT）和大规模智能体强化学习（RL）阶段，通过不同阶段的训练，逐步提升模型的性能和泛化能力。
• 工具使用能力训练：在训练过程中，大量增加工具使用能力的训练，使模型能够更好地理解和使用各种编程工具和资源，提升其在实际编程场景中的应用能力。
• 多轮交互训练：通过多轮交互训练，让模型学会在多轮对话中更好地理解用户需求，提供更精准的代码生成和问题解答服务，增强与用户的交互体验。
• 人类工程师指导：在强化微调阶段，引入人类工程师标注的“教师轨迹”作为训练指导，使模型能够学习到更符合人类编程习惯和逻辑的解决方案，提高代码的可读性和可维护性。
• 大规模强化学习：采用大规模智能体强化学习技术，通过数概率计算的前缀缓存、基于熵的轨迹剪枝等方法，解决扩展智能体强化学习面临的挑战，进一步提升模型的性能和效率。

KAT-Coder的项目地址

• 项目官网：https://kwaipilot.github.io/KAT-Coder/

KAT-Coder的应用场景

• 自动代码生成：根据用户的需求描述，快速生成高质量的代码片段或完整的代码解决方案，支持多种编程语言，显著提升开发效率。
• 代码审查与优化：自动检测代码中的潜在缺陷、错误和不规范之处，提供详细的审查报告和改进建议，帮助开发者提升代码质量。
• 单元测试生成：自动生成单元测试代码，确保代码的正确性和稳定性，减少手动编写测试代码的工作量，提高测试覆盖率。
• 复杂问题诊断：针对复杂的编程问题，提供详细的分析和解决方案，帮助开发者快速定位问题根源，节省调试时间。
• 智能编程辅助：在开发过程中，为开发者提供实时的代码补全、函数调用建议、语法检查等智能辅助功能，提升编程体验。
• 技术面试与学习：用于技术面试的代码题解答，帮助面试官评估候选人；也可作为学习工具，辅助开发者学习新的编程语言或技术。