https://shiller.cn/tags/llm/Recent content in LLM on 拾乐码站 - 探索代码的艺术，分享编程的乐趣Hugozh-cnSun, 22 Mar 2026 00:00:00 +0000https://shiller.cn/posts/2026-03-22-local-ai-model-guide-2026/Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 +0000https://shiller.cn/posts/2026-03-22-local-ai-model-guide-2026/<p>2025年，在本地跑大模型还是一件需要&quot;信仰驱动&quot;的事——模型效果差、内存不够用、速度慢得像拨号上网。但到了2026年第一季度，局面已经彻底翻转。</p>https://shiller.cn/posts/2026-03-08-llm-coding-benchmark-2026/Sun, 08 Mar 2026 00:00:00 +0000https://shiller.cn/posts/2026-03-08-llm-coding-benchmark-2026/<h2 id="tldr">TL;DR</h2> <p>2026年3月，LLM编程能力格局已变。Claude Opus 4.6 凭借深度推理优势在复杂代码任务上领先，GPT-5.3 Codex 版在代码生成速度上依然强势，Gemini 3 则以性价比突围。本文基于 SWE-bench Lite、HumanEval 等权威基准测试数据，带你深入了解各模型的真实编程能力。</p>https://shiller.cn/posts/2026-03-06-constitutional-classifiers-jailbreak-defense/Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 +0000https://shiller.cn/posts/2026-03-06-constitutional-classifiers-jailbreak-defense/<h2 id="问题越狱攻击的军备竞赛">问题：越狱攻击的军备竞赛</h2> <p>大语言模型（LLM）的安全防护一直在和越狱攻击（jailbreak）打一场军备竞赛。传统的防御方法有两个致命缺陷：</p> <ol> <li><strong>过度拒绝</strong>：为了安全，模型变得过于谨慎，连正常请求都拒绝</li> <li><strong>计算开销</strong>：每次推理都要额外检查，成本高昂</li> </ol> <p>Anthropic 在 2026 年 1 月发布的 Constitutional Classifiers++ 提供了一个优雅的解决方案：<strong>用合成数据训练的分类器，在输入和输出两端拦截恶意内容</strong>。</p>