大模型攻防演武录·第五名的进击
本文深度解析2025阿里天池大模型攻防竞赛全国第五名的技术实战经验，涵盖从攻击绕过到终极防御的完整策略演进，揭示AI安全攻防背后的技术逻辑与认知边界。
MINUN: 微控制器上的精确机器学习推理——论文阅读
MINUN是一个专为微控制器设计的高效机器学习推理框架，能精确解决TinyML中的三大挑战：数字表示参数化、位宽分配优化和内存碎片管理。它支持如Arduino和STM32等低功耗设备，显著减少内存占用，同时保持模型精度。
μNAS：面向微控制器的约束神经架构搜索——论文解读
μNAS是一种专为微控制器设计的神经架构搜索方法，旨在解决物联网设备中资源受限的挑战。通过多目标优化框架，μNAS能够在有限的内存和计算能力下，自动搜索出高效的神经网络结构。该方法结合了老化进化算法与贝叶斯优化，并引入结构化剪枝技术，实现模型压缩。实验表明，μNAS在多个数据集上均取得了优异的精度与资源使用平衡，显著优于现有方法，为边缘计算设备的智能化提供了可行路径。
CMSIS-NN：ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核——论文解读
CMSIS-NN是专为ARM Cortex-M系列微控制器优化的神经网络计算内核库，旨在支持资源受限的物联网边缘设备进行高效的深度学习推理。该库通过对卷积、池化、全连接层等关键操作进行定点量化、SIMD指令优化和内存布局调整，显著提升了模型在嵌入式设备上的运行效率。实验表明，CMSIS-NN在Cortex-M7处理器上的推理速度比基准实现提升了近5倍，大幅降低了功耗，为边缘AI应用提供了可行的技术路径。