GEO时代的数据污染怎么防:从旅行营销假内容到AI搜索可信度治理
这篇文章想讨论一个正在变得越来越现实的问题:当 AI 搜索、RAG 和生成式摘要把“可检索内容”当成知识时,旅行营销软文、批量生成攻略、伪经验贴、假新闻,都会从“普通垃圾内容”升级成“可污染答案的数据源”。
这篇文章想讨论一个正在变得越来越现实的问题:当 AI 搜索、RAG 和生成式摘要把“可检索内容”当成知识时,旅行营销软文、批量生成攻略、伪经验贴、假新闻,都会从“普通垃圾内容”升级成“可污染答案的数据源”。
我们终其一生,不是为了满足每一个人,而是要找到与自己同频共振的人和事。——村上春树
一个人知道自己为什么而活,就可以忍受任何一种生活。——尼采
这篇文章基于 AgenticOS 2026 论文《Grimlock: Guarding High-Agency Systems with eBPF and Attested Channels》整理,重点讨论当 Agent 拥有越来越高自治权时,系统层应该如何把身份、通信和最小权限授权重新收回到可信边界里。
这篇文章基于 AgenticOS 2026 论文《Execute-Only Agents: Architectural Defense Against Prompt Injection for AI Agents》整理,重点讨论一个非常关键的安全问题:Prompt Injection 能不能不靠“模型更聪明”来防,而是直接从架构层切断攻击面。
这篇文章基于 AgenticOS 2026 论文《Fuyun: Bridging the Semantic Gap in Serverless Resource Provisioning via LLM Agents》整理,重点讨论 LLM Agent 如何进入 Serverless 资源配置问题,并把“黑盒调参”改写成“基于代码语义的策略合成”。
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