别点那个链接!把反诈题目变成一次对话
发表于|更新于|项目
《别点那个链接!》是人工智能导论的课程大作业。项目把校园反诈做成互动网页,让用户在模拟场景里选择怎么处理,再回看其中的风险线索。
三个场景
场景包括奖学金诈骗短信、陌生人催促付款和可疑自行车二维码。用户通过对话和操作推进,而不是一开始就看到所有提示。
前端使用 HTML、CSS 和 JavaScript。离线模拟模式可以直接演示交互;实时模式通过 Flask 后端连接兼容 OpenAI 格式的 API,凭据通过环境配置提供。
复盘和报告
项目会保存交互轨迹,围绕信息来源核验、资金边界、未知入口和紧迫感等方面生成复盘,也提供行动清单和 Markdown 报告导出。
这些反馈是教学项目中的设计,方便回看当时的选择,并不能作为经过验证的防骗能力测评。课程整体内容可以看人工智能导论学习记录。
相关链接
相关推荐

2026-10-11
扬州 THO:热闹的小游戏,也需要一本明白账
扬州 THO 是一套东方活动系统,围绕琪露诺和大妖精两个阵营展开。玩家有体力,可以探索、遇到随机事件,活动还会记录积分和抽奖。 活动规则 一次探索可能消耗资源,也可能带来奖励。项目把玩家、管理和展示入口组织起来,由服务端处理操作是否合法以及状态如何变化,页面展示对应结果和阵营榜。 状态保存 服务使用无第三方依赖的 Node.js,状态保存在 JSON 文件中,并安排了串行写入、原子保存、备份和重置快照。 这套方案面向单实例。未经改造,不适合让多个实例同时写同一份状态文件。活动规则和使用说明可以在仓库中查看。 相关链接 项目仓库与使用说明

2026-10-11
AI Infrastructure Seminars:从写 kernel 到解释性能
这篇整理一下 LCPU / PKU AI Infrastructure Seminars 的学习记录。内容包括 CUDA、Triton、TileLang、GPU 内存层次、Tensor Core、流水线和推理。 Kernel 和正确性 assignment01/kernels/ 里有向量加法、softmax、矩阵乘法和 TileLang 相关文件。写 kernel 的时候,先要确认计算结果正确,再去考虑线程如何分配、数据怎样访问以及哪里值得优化。 合并访问、共享内存复用、寄存器占用和同步位置都会影响执行。一个优化到底有没有用,还是得结合瓶颈和测量结果来看。 性能测量 GPU 执行是异步的,计时之前需要考虑预热、同步和重复运行。JIT 编译时间也要和稳定执行时间区分开,不然测到的可能不是想比较的部分。 Tile size、warp 数量和共享内存用量也与硬件有关。Notes/ 里另外记录了内存抽象、GEMM、Tensor Core 和流水线,代码和笔记可以一起对照着看。 相关链接 课程仓库与测量边界 · kernel 文件 · 学习笔记

2026-10-11
CS189/289A 资料整理:给机器学习补上理论阅读入口
这里整理一下 Berkeley CS189/289A Spring 2024 的机器学习课程资料。仓库是从 cy-Yin 的课程资料仓库 fork 的,里面有 Discussion、考试材料和作业解答。 上游 README 中提到的作业解答属于原作者。这份 fork 主要作为资料入口,不能当作我自己的作业完成记录。 这门课的资料可以配合机器学习实现一起看:模型有哪些假设,目标函数为什么这样写,推导又依赖什么条件。做题时可以先自己推一遍,再对照解答检查。 上游也提到部分数据较大,数据和空白作业包需要从其他来源获取。下载之前记得对照课程版本和原仓库说明。 相关链接 我的公开 fork · 资料原作者 · 课程网站

2026-10-27
DeepInfer Part2 —— The adaptive verification of Dspark
DeepInfer Part2—— DSpark的动态验证调度 简单来说,DeepInfer的设计算法是 一个以GPU有效吞吐为目标的全局预算分配算法 核心的思考来说,就是可以参考这篇文章的一个观察: Speculative Decoding: Performance or Illusion?](https://arxiv.org/abs/2601.11580) 想必看到这里的读者,其实都明白一个道理 所谓投机解码,就是一种利用GPU的多余算力,做一些额外的计算和工作,从而让核心的路径达到更高的计算速度的一种方式。Drafter做了很多额外的proposal tokens,其中只有相当一部分最终能被接受。 想必敏锐的读者到现在已经发现问题所在了。 投机解码的技术能够在单卡单请求上面得到不错的加速比例(一般是2~5x), 其根本原因是因为一般来说我们说Decode阶段是 Memory-bound的。而投机解码 激进的计算能够提高计算强度。从而达到加速。而现在我们的目光到了serving阶段,多个请求一般来说能够直接给我们的Compute打满。到了这种时候,我们再用投机解码,被拒绝掉...

2026-10-27
From Surface To Deep—— An overview of DeepInfer Part1
DeepInfer 相信的心就是你的力量。 1.总览 DeepInfer主要支持DeepSeek - V4.1 - Flash 高性能 Attention / MoE Kernels Attention DP\ MoE EP and Expert Load Balancing Dspark Speculative Decoding and mobile verification Sliding- Window Attention State recovery Batch- invariant Inference and Deterministic Sampling 局限性: Deepinfer 并不是完全开放的Online Inference Serving. ReadMe says that the complete serbing needs KV Cache ... etc. 本Markdown将以一个请求为例,自顶向下来分析。 注意:本blog分析去掉了大量的多模态代码和多模态的分析 2.STAGE1. 一条请求怎么穿过DeepInfer 2.1 llm.py f...

2026-10-11
CS336 学习总结:把语言模型的整条链路串起来
这里整理一下 CS336 的学习记录。仓库按照五次 Assignment 保存代码、实验脚本和笔记,也有 Lecture 的记录。 从 tokenizer 到模型 A1 从 byte-level BPE 和 tokenizer 开始,接着实现 Linear、Embedding、RMSNorm、SwiGLU、RoPE 和注意力,再把损失函数、AdamW、训练循环和生成脚本接起来。 看单个模块的时候容易觉得自己知道它在做什么,真正串起来之后还要考虑 token 怎么变成张量、维度怎么变化,以及梯度如何传递。 系统、数据和对齐 A2 进入系统部分,包括 profiler、混合精度、GPU 内存、Triton、DDP 和分片训练。除了能不能训练,还要看计算、通信和显存分别花在了哪里。 A3 讨论模型规模、数据量和计算预算;A4 涉及文本提取、过滤和去重;A5 则进入 RLVR、策略梯度、GRPO 和重要性重加权。 仓库 README 将 Spring 2026 主线标记为完成。不过部分需要大规模 GPU 或 B200 的实验没有完整复现,具体实现和笔记可以看下面的仓库。 相关链接 学习仓...




