@j_golebiowski: 下一代智能体栈:以前沿LLM作为编排器,微调SLM作为技能。对于PII脱敏,编排器从不…

X AI KOLs Timeline 工具

摘要

描述了一种智能体栈设计,其中前沿LLM编排微调SLM进行PII脱敏,通过将原始文本保留在本地来确保隐私。

下一代智能体栈:以前沿LLM作为编排器,微调SLM作为技能。 对于PII脱敏,编排器从不看到原始文本。本地的1B SLM看到原始文本。它返回脱敏后的输出,云模型获取的就是这个输出。 通过架构而非承诺实现隐私。https://t.co/6pm3yWT0rl
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/05/14 12:35

下一个智能体栈:前沿LLM作为编排器,微调SLM作为技能。

对于PII脱敏,编排器永远不会看到原始文本。本地1B的SLM负责处理,它返回脱敏后的输出,云模型只接收到这些内容。

隐私源于架构设计,而非口头承诺。https://t.co/6pm3yWT0rl

相似文章

你的LLM提示词有200行。你真的知道智能体遵从了多少吗?

Reddit r/AI_Agents

本文讨论了在生产环境中评估和监控基于LLM的智能体所面临的挑战,涵盖离线评估、提示工程陷阱、可观测性工具、审查队列、标注、聚类、主题分类,以及将人工审查、LLM作为评判和小型分类器进行成本分层的方法。

有人在智能体工作流中使用过SLMs吗?

Reddit r/AI_Agents

一位用户向社区询问在智能体工作流中使用小型/本地语言模型执行特定任务(如路由、分类和提取)的情况,并分享了对大型模型是否总是必要的思考。

@janehu07: https://x.com/janehu07/status/2058359677843599494

X AI KOLs Timeline

本学习笔记介绍了智能体基础设施层的概念,将其定义为围绕LLM的基础设施层,提出了ETCLOVG分类法(执行、工具、上下文、生命周期、可观测性、验证、治理),并通过编码智能体案例研究展示了其应用。