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100天掌握大语言模型-第十周：LLM Safety Issues 大语言模型的安全
2026-05-07 19:00 - 20:00 (America/Los_Angeles) | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ
人工智能正在以前所未有的速度进入企业、教育、金融、医疗、政府与个人生活。
从聊天机器人，到 AI Agent，再到自动化办公系统，大语言模型（LLM）正在成为下一代数字基础设施。但与此同时，一个越来越严肃的问题也浮出水面：
如果 AI 说错话怎么办？
如果 AI 被恶意操控怎么办？
如果 AI 开始泄露数据、传播偏见、甚至被黑客“洗脑”怎么办？
这就是为什么——
“LLM Safety（大语言模型安全）”正在成为全球 AI 行业最热门、最关键的话题之一。
本次专题讲座：
《LLM Safety Issues: Hallucination, Bias, Jailbreaks, Prompt Injection》
将带你深入理解当前大语言模型最核心、最危险、也是企业最关心的安全问题。
为什么这个主题如此重要？
今天，越来越多企业正在部署 AI：

AI 客服
AI 办公助手
AI 编程助手
AI 金融分析
AI Agent 自动执行系统
企业知识库问答系统（RAG）
AI 搜索与决策平台

但很多团队在真正上线后才发现：
AI 并不像想象中“可靠”
它可能：

一本正经地胡说八道（Hallucination）
产生政治、种族、性别偏见（Bias）
被用户绕过安全限制（Jailbreak）
被恶意Prompt 攻击（Prompt Injection）
泄露内部数据
输出违法或危险内容
被操纵执行错误任务

未来 AI 系统最大的风险，可能不是模型“不够聪明”，
而是：
“模型太聪明，但不受控制。”
本次讲座你将学习什么？
本次讲座将从“真实 AI 系统安全”的角度，深入分析 LLM 的核心风险与防御机制。
讲座核心内容
一、什么是 LLM Safety？

为什么AI 安全成为全球科技公司的重点
OpenAI、Google、Anthropic 如何看待AI 安全
企业部署LLM 面临的真实风险
AI 安全与传统Cybersecurity 的区别

二、Hallucination（幻觉问题）
为什么 AI 会“编造答案”？
你将理解：

LLM 为什么会产生hallucination
Transformer 与next-token prediction 的本质问题
为什么模型“看起来很自信”
RAG 为什么仍然会hallucinate
企业知识库中的幻觉风险

案例分析：

AI 编造法律案例
AI 医疗建议错误
金融分析中的错误推理

我们还将讨论：

如何降低hallucination
Grounding 与Verification 技术
Self-RAG / RARR 等新方法
AI evaluation metrics

三、Bias（偏见问题）
AI 为什么会带有偏见？
包括：

数据偏见
训练语料偏见
社会偏见
政治与文化偏见
Recommendation Bias

深入讨论：

为什么AI 会放大社会问题
企业AI 产品中的法律风险
招聘系统中的AI bias
金融风控中的公平性问题

四、Jailbreak（越狱攻击）
为什么用户能绕过 AI 安全限制？
你将看到：

常见jailbreak 技术
DAN Prompt 的原理
Role-play attack
Token smuggling
Obfuscated input
Adversarial suffix

以及：

黑客如何“欺骗”AI
为什么模型会被诱导输出危险内容
AI Agent 被越狱后的风险

五、Prompt Injection（提示词注入攻击）
这是当前 AI Agent 最大的安全问题之一。
讲座将深入分析：

什么是Prompt Injection
为什么Agent 系统特别危险
Hidden Prompt 如何被攻击
Tool Calling 的安全风险
AI 如何被操控执行错误命令

真实案例包括：

AI 泄露系统Prompt
恶意网页攻击AI 浏览器
企业内部知识泄露
自动化Agent 被操纵执行危险操作

六、企业级 LLM Security 架构
如何真正建立“安全”的 AI 系统？
包括：

AI Firewall
Prompt Filtering
Guardrails
Output Moderation
Role-based AI Access
RAG 安全设计
Agent 安全策略
Human-in-the-loop

以及：

OWASP for LLM
NIST AI RMF
AI Governance
企业AI 安全框架

适合哪些人参加？
本讲座特别适合：

AI 工程师
LLM 开发者
Data Scientist
AI 产品经理
Cybersecurity 工程师
企业IT 管理者
创业者
对AI 安全感兴趣的学生与研究人员

主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
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电话: +1 (626) 566 1822

大语言模型在的金融品交易的应用
2026-05-08 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8517768520865/WN_569BSGoSSWer46h7jo9kYQ
AI 正在重新定义金融交易的未来,从量化交易，到智能投顾；从市场情绪分析，到自动化交易代理（AI Agent）；大语言模型（LLM）正在快速改变金融行业的运行方式。
过去几年，人工智能已经不仅仅是“辅助分析工具”，而正在逐渐成为金融市场中的“智能决策系统”。随着 ChatGPT、DeepSeek、Llama、Claude 等新一代大语言模型的崛起，金融交易行业正在进入一个全新的 AI 时代。
本次专题讲座《大语言模型在金融品交易中的应用》，将带你深入了解：
· AI 如何分析股票、外汇、加密货币与期货市场
· 大语言模型如何理解财经新闻与市场情绪
· AI Agent 如何自动执行交易策略
· 如何结合 RAG、向量数据库与实时行情打造金融 AI 平台
· AI 在风险控制、交易监控与投资研究中的实际应用
· 下一代“AI Agent Quant Trader” 的技术架构与发展趋势
无论你是：
· 金融从业人员
· 量化交易研究员
· 数据科学家
· AI 工程师
· 区块链与加密货币投资者
· 想进入 FinTech 与 AI 金融领域的学生
都可以通过本次讲座，快速了解“AI + 金融交易”的核心技术与未来方向。
本次讲座重点内容
一、金融交易行业正在发生什么变化？
· 从传统量化交易到 AI Quant
· 为什么 Wall Street 正在全面拥抱 AI
· LLM 如何改变交易研究流程
· AI 是否会取代传统分析师？
二、大语言模型如何理解金融市场？
· 财经文本分析（Financial NLP）
· 新闻情绪分析（Sentiment Analysis）
· 财报与 SEC 文件自动解读
· 社交媒体与市场情绪监控
· 宏观经济数据分析
三、LLM 在交易系统中的核心应用
1. 智能交易助手（Trading Copilot）
· 自动生成市场分析报告
· AI 自动总结交易机会
· 自动回答金融研究问题
2. AI Agent 自动交易系统
· 多 Agent 协同交易架构
· AI 自动制定交易策略
· 自动下单与风险控制
3. RAG 金融知识库
· 建立金融向量数据库
· 检索财经新闻与研究报告
· 实现“可解释”的 AI 交易系统
四、AI + 加密货币交易
· LLM 如何分析链上数据
· Smart Money Tracking
· Meme Coin 热点分析
· AI 在 Crypto Trading 的机会与风险
五、下一代 AI Hedge Fund 技术架构
· 多模型协同系统
· 实时数据流处理
· 高频交易中的 AI
· 风险控制与 AI 安全
· AI Trading Infrastructure
你将学到什么？
参加本次讲座后，你将能够：
✅ 理解 LLM 在金融交易中的核心应用
✅ 了解 AI Quant 的技术架构
✅ 学习 AI Agent 如何自动执行交易
✅ 了解 Wall Street 最新 AI 技术趋势
✅ 掌握 AI 金融系统设计思路
✅ 了解未来 FinTech 与 AI 的职业机会
适合对象
· 金融行业从业人员
· 量化分析师
· 数据科学家
· 软件工程师
· AI 开发者
· 区块链开发者
· 大学生与研究生
· 对 AI 金融感兴趣的创业者
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
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商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

100天掌握大语言模型第十一周：Prompt Engineering 提示词工程
2026-05-14 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ
ChatGPT 会写文章、Claude 会分析文档、AI 可以写代码、做研究、生成图片、甚至自动完成工作流程。但很多人很快发现：为什么别人用 AI 效果像“外挂”，而自己用 AI 却像“随机生成器”？答案只有一个，Prompt Engineering（提示工程）。
在 AI 时代，Prompt，正在成为一种新的“编程语言”，谁能更好地与 AI 沟通， 谁就能更高效地使用 AI。
为什么 Prompt Engineering 如此重要？
很多人以为，“Prompt 就是问问题“，但真正的 Prompt Engineering 远远不只是：

“帮我写一个文章”
“帮我翻译”
“帮我总结”

真正专业的 Prompt Engineering 涉及：

AI 思维引导
Context Design
Task Decomposition
Multi-step Reasoning
AI Workflow
Agent Prompting
Structured Output
Tool Calling

甚至Prompt 本身已经成为 AI 系统架构的一部分。Prompt Engineering 正在改变整个行业。
今天：

软件工程师用AI 写代码
数据科学家用AI 分析数据
金融行业用AI 做研究
市场营销用AI 生成内容
创业公司用AI 自动化运营
企业开始建立AI Agent 系统

而这一切背后的核心能力：
就是 Prompt Engineering。
本次讲座你将学习什么？
第一部分：Prompt Engineering 基础原理
你将理解：

为什么AI 会“听不懂人话”
Prompt 如何影响模型输出
Temperature、Top-p 如何影响结果
什么是Token 与 Context Window
为什么同一句Prompt 结果差异巨大

真正理解LLM 是如何“思考”的。
第二部分：高阶 Prompt 技术
本次讲座将深入介绍当前最热门的 Prompt 技术：

Zero-shot Prompting
Few-shot Prompting
Chain-of-Thought
Self-Consistency
ReAct
Tree of Thoughts
Role Prompting
Structured Prompting

以及：

如何让AI 更稳定
如何减少hallucination（幻觉）
如何提高推理能力
如何提升生成质量

第三部分：AI Agent Prompt Design
随着 AI Agent 的兴起，Prompt Engineering 已经进入新的阶段。
本讲座将介绍：

Agent Prompt Architecture
Multi-Agent Prompting
Tool Calling Prompt
Memory Prompt
Planning Prompt
Reflection Prompt

你将理解，Prompt 已经不仅仅是“提问”，而是在设计 AI 系统行为。
第四部分：企业真实案例
我们将分析真实 AI 应用中的 Prompt 设计，AI Coding Assistant
如何让 AI：

写更高质量代码
自动Debug
自动生成测试

RAG 系统 Prompt
如何让 AI：

正确使用知识库
避免胡乱编造
提高问答准确率

AI Customer Service
如何设计：

企业客服Prompt
Workflow Prompt
Safety Prompt
Guardrails

第五部分：Prompt Engineering 的未来
未来 Prompt Engineering 不只是“和 AI 聊天”。
而是：

AI Operating System
Agent Workflow
Autonomous AI
AI-native Applications

为什么现在必须学习 Prompt Engineering，因为AI 不会淘汰会使用 AI 的人
但会使用 AI 的人，正在淘汰不会使用 AI 的人。未来几年，Prompt Engineering 将成为：

软件工程师
数据科学家
产品经理
AI 创业者
商业分析师

最重要的新技能之一。
适合哪些人参加？
本次讲座特别适合：

软件工程师
数据科学家
AI 开发者
产品经理
AI 创业者
学生
对ChatGPT 与 AI 感兴趣的人

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LLM Agent Harness：下一代 AI Agent 系统架构与工程实践
2026-05-15 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1617784973757/WN_CBJRlHRXSkq-9ArM2YWBdA
一场关于AI时代新职业的技术讲座
在过去一年，大语言模型（LLM）已经从“聊天机器人”快速演进为真正能够执行任务、调用工具、协同工作的 AI Agent。而当企业开始部署多个 Agent、多个工具链、多个任务流程时，一个新的核心问题出现了：如何管理、调度、监控、扩展这些 AI Agent？
答案就是——Agent Harness（Agent 编排与运行框架）。
本次讲座《LLM Agent Harness：下一代 AI Agent 系统架构与工程实践》，将带你深入理解当前 AI Agent 系统背后的核心架构思想，帮助开发者、AI 工程师、创业者与技术管理者掌握未来 AI 系统的关键基础设施。
为什么 Agent Harness 如此重要？
· 调用 OpenAI API
· 使用 LangChain
· 构建简单 AI Chatbot
· 使用 RAG 做知识问答
但现实中的企业级 AI 系统远比这些复杂。
例如一个金融 AI 系统可能包含：
· Research Agent
· Trading Agent
· Risk Control Agent
· News Analysis Agent
· Portfolio Agent
一个企业 AI 助手可能包含：
· Email Agent
· Meeting Agent
· Document Agent
· Coding Agent
· Data Analysis Agent
问题来了：
· 谁来协调这些 Agent？
· 如何让多个 Agent 协同？
· 如何管理上下文（Context）？
· 如何避免 Agent 死循环？
· 如何监控 Agent 行为？
· 如何控制 Token 成本？
· 如何实现 Memory、Planning、Tool Calling？
· 如何实现企业级稳定性与安全性？
这正是 Agent Harness 的核心价值。
适合哪些人参加？本次讲座特别适合：

· AI 工程师
· LLM 开发工程师
· 软件工程师
· AI 创业者
· 技术经理
· 产品经理
· 数据科学家
· 对 AI Agent 感兴趣的学生与技术爱好者
即使你目前只会调用 ChatGPT API，本次讲座也会帮助你进入：“AI Agent System Design” 的下一阶段。
你将获得：
✅ Agent Harness 完整架构认知
✅ 多 Agent 系统设计思路
✅ 企业级 Agent 平台工程经验
✅ 最新 AI Agent 技术趋势
✅ AI Agent 创业方向分析
✅ 下一代 AI 软件架构视野
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
