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Browser-use：基於 Python 的智能瀏覽器自動化 AI 工具調研與實戰 一、概述 Browser-use 是一個旨在將 AI “智能體”（Agents）與真實瀏覽器進行交互的 Python 庫，可以輕鬆實現瀏覽器自動化。在配合 LLM（如 GPT 系列）使用時，瀏覽器-use 能夠讓你的智能體發起對網頁的訪問、操作頁面元素、收集信息、執行腳本等，從而擴展 AI 應用的落地場景。
昵稱 月恆
我最近一直在探索一個叫Langflow的工具。 如果你曾經試着把LLMs、APIs和各種工具連起來，你就會知道那種挫敗感——太亂了。 一大堆樣板代碼，好多問題像“為什麼這個不工作”，通常花太多時間在設置上。 Langflow試圖讓這一切變得更容易。 它基本上就是一個AI工作流的視覺構建器。 拖動東西，連接塊，突然你就有一個agent，能執行任務比如抓取URL或解決數學問題。 當你準備好了，
昵稱 Candy
數據投毒，也叫模型投毒或訓練數據後門攻擊，本質上是在LLM的訓練、微調或檢索階段偷偷塞入精心構造的惡意數據。一旦模型遇到特定的觸發詞，就會表現出各種異常行為——輸出亂碼、泄露訓練數據、甚至直接繞過安全限制。 這跟提示注入完全是兩碼事。提示注入發生在推理階段，屬於臨時性攻擊；而投毒直接改寫了模型的權重，把惡意行為永久刻進了模型裏。 幾種主流的攻擊方式 預訓練投毒最隱蔽，攻擊者把惡意文檔混進海量的預訓
昵稱 deephub
一、安裝 Miniconda 1. 下載 Miniconda 安裝腳本 x86_64 架構： cd ~ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ARM 架構（如樹莓派或 Apple Silicon 的 Linux 虛擬機）： wget https://repo.anaconda.com
昵稱 觀復
一、本月導覽與核心看點 2025 年 9 月，SCALE 評測基準持續聚焦 AI 在 SQL 領域的應用前沿。本月，榜單新增了 Moonshot AI（月之暗面） 發佈的最新模型 —— Kimi-K2-Instruct-0905，還在平台功能上進行了升級，旨在為開發者、研究者和企業決策者提供更精細、更具洞察力的技術參考。 本期核心看點： 新增模型評測：新增的 Kimi K2 模型在「SQL 理
昵稱 愛可生開源社區
