风险与法规 生成式AI输入信息的注意事项与风险对策指南
了解在使用生成式AI时，如何避免输入个人信息或机密数据引发的风险。本指南总结了5个关键对策，帮助用户安全高效地利用AI工具。
2025-04
风险与法规 
风险与法规 对抗性提示（Adversarial Prompting）是什么？理解生成式AI的风险与对策
了解对抗性提示（Adversarial Prompting）对生成式AI造成的潜在风险，包括不当输出、品牌受损、社会滥用，并掌握有效的防护对策。
应用案例 生成式AI應用受限的五大原因及其應對策略
生成式AI雖然功能強大，但在技術、法律、倫理等方面存在限制。本文整理了五大主要限制因素，並提供了解決思路，幫助您更安全有效地使用生成AI。
风险与法规 使用生成式AI需注意的法律、伦理与安全风险
生成式AI为写作、创意和业务带来强大助力，但同时也伴随着风险。本文介绍如何从法律、伦理与安全三方面安全使用AI工具。
应用案例 生成式AI的五大風險與使用者應對指南
本文深入解析生成式AI可能带来的五大风险，包括幻觉、偏见、隐私泄露、版权问题及滥用风险，并提供实用的应对策略，助您安全高效地使用AI工具。
风险与法规 如何负责任地使用生成式AI：五项关键风险防范措施
了解在使用生成式AI（如ChatGPT）时应注意的五大关键风险，包括错误信息、隐私泄露、版权问题等，并学习如何有效应对这些挑战。
模型技术 让生成式AI更安全、更智能：什么是对齐与指令微调？
了解對齊（Alignment）與指令微調（Instruction Tuning）如何提升生成式AI的安全性與可用性。本文以淺顯易懂的方式解析這兩大核心技術，幫助你提升AI素養。
模型技术 生成式AI是怎么学会“聪明”的？一步步了解训练过程
本文章以通俗易懂的方式介绍了生成式AI的学习流程，包括监督学习、自监督学习、预训练和微调，帮助你了解AI是如何一步步变得“聪明”的。
模型技术 搞懂生成式AI的三大核心技術：基礎模型、Transformer 和注意力機制
了解生成式AI背后的三大关键技术——基础模型、Transformer结构和注意力机制，轻松掌握AI如何理解语言、处理信息，实现对话与创作的智能化。
模型技术 從零開始認識大型語言模型（LLM）：生成式AI的核心技術
什么是大型语言模型（LLM）？本文将用通俗易懂的方式，介绍其结构、工作原理与训练步骤，帮助你全面理解生成式AI的核心机制。