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小小小韩
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DeepSeek 开源 FlashMLA：高效 MLA 解码新时代 DeepSeek发布的FlashMLA是一个为Hopper GPU设计的高效多头潜在注意力解码内核。它具有BF16数值计算支持、分页KV缓存和极致性能优化等特点。在H800 GPU上可达到3000 GB/s内存带宽和580 TFLOPS计算能力。该项目主要用于优化大模型推理，可显著提升推理速度和效率，同时降低显存占用。其应用场景包括大语言模型推理、机器翻译、语音识别和推荐系统等领域。这一开源项目借鉴了FlashAttention 2&3和CUTLASS的技术，被认为是2025年AI计算优化领域的重要突破之一。项目已开源，开发者可通过GitHub获取并测试其性能。
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Prompt框架 简单任务：用 TAG 或 APE，条理清晰，快速上手 复杂任务：用 Google 或 COAST，更细致全面 灵活任务：用 LangGPT，模板化设计，方便调整内容 框架适用场景核心要素示例任务Google 提示词复杂漏洞分析、攻防模拟逐步思考、任务分解、限定范围Web 应用漏洞分析LangGPT多变量、多阶段任务模板、变量、角色外部渗透测试TAG简单明确任务任务、行动、目标日志分析COAST信息全面复杂任务背景、目标、行动、支持、技术勒索病毒响应APE结果导向任务行动、目的、期望防火墙规则优化Google 框架 适合复杂任务的处理，帮助用户逐步推理、系统地拆解任务，以获得准确的输出 明确意图：确保你清楚地表达任务的核心目标，传达最重要的信息 提供上下文：提供必要的背景信息和任务相关的背景说明 限制输出范围：给模型设定边界，确保生成的内容和指令紧密相关 分解任务：将复杂的任务拆解成多个小任务，使其更易执行 逐步思考：对于复杂的任务，引导模型按步骤执行，逐步进行推理 Web 应用漏洞分析案例 明确意图 分析目标 Web 应用是否存在反射型跨站脚本漏洞，并给出修复建议 提供上下文 目标 Web 应用为企业内部使用的金融管理系统，包含多个用户输入点，登录页面存在潜在安全风险 限制输出范围 仅分析登录模块，不涉及其他功能模块 分解任务 第一步：检查登录页面是否有未过滤的用户输入；第二步：模拟常见的跨站脚本攻击，验证是否存在漏洞；第三步：给出修复建议，如输入验证和编码处理 逐步思考 请从登录模块的输入点开始，逐步分析，确保每一步的推理逻辑清晰 LangGPT 框架 适用于系统化任务的设计，框架通过模板化和变量的引入，任务编写更加灵活、清晰 角色定义：明确指定模型在任务中的角色和责任 任务描述：简洁明确地描述任务内容，避免冗长 变量应用：根据需要灵活使用变量，可调整的参数使任务更具适应性 步骤划分：将任务分解为具体、清晰的步骤，使操作有条不紊 工具与格式要求：明确执行任务时需要的工具、格式等 外部渗透测试案例 角色：渗透测试人员 任务：进行外部渗透测试，评估目标 Web 应用的安全性 变量 目标：公司官网 渗透阶段：信息收集、漏洞扫描、漏洞利用 工具：Nmap、Burp Suite、Metasploit 具体指令 阶段一：使用 Nmap 工具进行端口扫描并列出开放端口； 阶段二：使用 Burp Suite 分析目标 Web 应用，寻找 SQL 注入、XSS 等漏洞； 阶段三：使用 Metasploit 工具进行漏洞利用，获取目标系统的访问权限； 输出格式：按照阶段详细列出所使用的工具和技术 TAG 提示词框架 简洁明了，适合任务明确、步骤简单的场景 通过快速识别任务、行动和目标，使任务执行更加高效 任务：明确描述需要完成的任务内容 行动：详细说明完成任务的具体步骤或方法 目标：说明任务完成后的期望效果或最终目标 日志分析案例 任务：分析 Web 服务器的日志，检查是否存在暴力破解登录行为 行动 查找过去 24 小时内的登录失败记录； 识别是否有 IP 频繁尝试登录； 确认是否有符合密码暴力破解特征的活动 目标：识别出的暴力破解攻击 IP，并建议将其加入黑名单以防止进一步攻击 COAST提示词框架 适用于需要多维度考虑的任务，特别是在网络安全领域，需要结合背景、目标、行动、支持和技术来全面考虑任务的执行 背景：提供任务相关的背景信息 目标：明确说明任务的最终目标或期望成果 行动：描述执行任务的具体步骤或方法 支持：提供额外的资源或帮助，辅助完成任务 技术：说明完成任务所需的技术或工具 勒索病毒响应案例 背景 目标公司内部多个计算机遭遇勒索病毒攻击，部分文件被加密，攻击者要求支付赎金 目标 定位病毒源头，阻止病毒蔓延，并尽恢复加密文件，确保业务不中断 行动 第一阶段：通过防病毒软件检测病毒源头； 第二阶段：使用反病毒工具清除病毒并隔离被感染的系统； 第三阶段：恢复备份数据，确保系统恢复正常 支持 使用 ESET 防病毒软件扫描系统，使用 Snort 入侵检测系统检测病毒活动 技术 使用 Ransomware Decryption Tool 进行文件解密，恢复关键文件 APE提示词框架 适合定义清晰任务和期望结果的场景，帮助快速明确任务执行的目的和目标，适用于对结果有高要求的任务 行动：明确执行的具体任务或活动 目的：解释执行该任务的意图和目标 期望：明确预期的成果或目标 防火墙规则优化案例 行动：审核并更新防火墙规则，确保 SQL 注入防护有效 目的：防止黑客通过 Web 应用的 SQL 注入漏洞攻击数据库 期望：更新后的防火墙规则能够阻挡包含常见 SQL 注入攻击的恶意请求，增强系统安全 那如果将框架和越狱手法进行结合，会怎么样？ 很多 ai 到现在，既然你用了框架，有些敏感内容他还是不会给你进行显示，所以采用越狱与框架的结合，是很不错的办法，既能让 ai 懂得你想要表达的意思（框架），又能得到超出规范之外的答案（越狱） 那怎么将越狱和框架进行结合尼？其实很简单，两者相融合，首先按照框架设计一个越狱角色，补充细节六要素，再在框架里面加入越狱手法，进行坑蒙拐骗，反复洗脑，于是你便能得到一个越狱框架 这篇文章介绍了五种主要的AI提示词框架及其应用场景，每个框架都配有具体应用案例，如Web应用漏洞分析、外部渗透测试、日志分析、勒索病毒响应和防火墙规则优化等。文章最后提到可以将这些框架与AI越狱技术结合，以获得更广泛的应用效果。
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