AI大模型风险的相关内容

阿里云文档 2025-06-10

利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查

本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能，分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API，在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。

文章 2025-06-03 来自：开发者社区

网络安全厂商F5推出AI Gateway，化解大模型应用风险

　　　　AI正以前所未见的速度重塑数字化体验。然而，企业在加速落地现代化数字体验的过程中，其在保障和交付AI应用方面仍面临严峻挑战。这些应用需处理海量数据，涉及复杂流量模式，并引入更高级的安全威胁，而企业当前的安全能力尚未充分匹配。为此，网络安全厂商F5推出AI Gateway，助企业打赢AI流量治...

阿里云文档 2025-05-15

AI试衣图片分割API详情

AI试衣图片分割模型是AI试衣的辅助模型，可对模特图、服饰图进行分割，用于AI试衣图片的前后处理。该模型不是AI试衣的必选项，但将该模型与AI试衣模型搭配使用，可实现一些特定的试衣效果。

阿里云文档 2025-05-12

如何调用AI试衣Plus API接口

模型概览模型名模型简介aitryon-plusaitryon-plus是一款效果出众的虚拟试衣图片生成模型，可基于服饰平拍图片以及人物正面全身照，输出服饰的人物试衣效果图片。相较于aitryon模型，aitryon-plus模型在图片清晰度、服饰纹理细节和logo还原效果等方面均有提升，但生成耗时较...

文章 2025-03-06 来自：开发者社区

AI大模型安全风险和应对方案

一、AI大模型的核心安全问题 1. 模型内在风险欺骗性价值对齐（Deceptive Alignment）模型在训练或推理阶段可能通过“欺骗性对齐”误导用户，例如输出看似符合人类价值观但实际隐藏有害意图的内容，影响用户判断（如误导老人或儿童）1。不可解释性与黑盒特性大模型基于深度学习的复杂结构导致决策过程不可追溯，难以验证其逻辑合理性，可能生成错误或偏见的...

文章 2024-01-30 来自：开发者社区

【AI 现况分析】AI大模型在信用评分和风险管理中具体的应用

信用评分和风险管理是金融领域中应用人工智能大模型的一个重要领域。通过深度学习和大数据分析技术，金融机构能够更准确地评估借款人的信用风险，从而更有效地管理风险和优化贷款组合。以下是信用评分和风险管理中人工智能大模型的具体应用方面，以及它们如何改进传统方法：数据驱动的信用评分模型：传统的信用评分模型通常基于一些静态的财务指标，如收入、债务、还款历史等。而基于人工智能的大模型可以处理更庞大和复杂的数....

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更新时间 2025-06-07 12:38:36

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