一位开发者反对将大型语言模型（LLMs）作为AI应用的唯一安全措施，提议采用分级方法。该策略包括对大多数请求使用更便宜、更快的正则表达式和经典机器学习等方法，仅在处理复杂或模糊的案例时才升级到更强大但成本更高的LLMs。这种分级系统旨在通过避免仅依赖单一昂贵LLM进行所有威胁检测的固有漏洞，来降低延迟、控制成本并增强安全性。 AI
影响 通过分层不同的检测方法，为AI应用提出更具成本效益和更强大的安全架构。
排序理由 开发者关于AI安全架构的观点文章。
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<p>"So you're anti-LLM for security?"</p> <p>No. I'm anti-lazy-architecture. Let me explain the distinction, because it's the core design decision behind the tool I'm building.</p> <h2> The default is to make a model judge everything </h2> <p>The common pattern for AI security ri…