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360 Group lance l'intégration bidirectionnelle de la sécurité numérique et de l'intelligence artificielle, libérant ainsi un modèle à grande échelle de l'industrie de la sécurité
360 Group lance l'intégration bidirectionnelle de la sécurité numérique et de l'intelligence artificielle, libérant ainsi un modèle à grande échelle de l'industrie de la sécurité
Le 9 août, 360 Group a publié le premier modèle industriel de sécurité livrable en Chine : le « Modèle de sécurité 360 » lors de la 11e conférence sur la sécurité Internet ISC 2023. Il est rapporté que ce grand modèle servira de plate-forme et d'outil important pour les services d'exploitation d'hébergement de sécurité à 360 degrés, mettant pleinement en valeur ses avantages et ses capacités pour améliorer l'efficacité des services de sécurité des réseaux. À l'heure actuelle, le taux de précision des attaques de sécurité et des jugements de défense de ce grand modèle a dépassé 96 %. Le fondateur de 360 Group a également dévoilé la stratégie « la sécurité comme priorité » de 360 et une nouvelle génération de produits de sécurité, 360 Security Cloud, lors de l'ouverture d'ISC
Selon l'introduction, le 360 Security Large Model est un grand modèle vertical de l'industrie de la sécurité basé sur le grand modèle universel cognitif auto-développé de 360 « 360 Intelligent Brain », combiné aux applications de sécurité de l'IA de 360 et à la formation sur la sécurité du Big Data. les 15 dernières années. Au cours du processus de déploiement de la privatisation, le grand modèle 360 Security correspondra au système de contrôle intelligent de sécurité de l'entreprise et utilisera le modèle de planification centrale intelligent, la base de connaissances et les plug-ins spéciaux pour les combiner avec les données du domaine privé de l'entreprise, en utilisant à la fois la question de sécurité et répondez aux experts et aux experts en opérations de sécurité. Ce formulaire aide au fonctionnement sûr des entreprises. Actuellement, ces fonctions ont été appliquées avec succès dans les produits internes et propres de 360
360 est l'une des premières entreprises en Chine à déployer de grands modèles d'intelligence artificielle. Son modèle de cerveau intelligent à 360° possède déjà dix capacités principales et peut être appliqué à divers scénarios. Zhou Hongyi estime que les grands modèles offriront à l'avenir d'énormes opportunités sur le marché des entreprises. À l'heure actuelle, 360 a publié une solution de grand modèle d'IA au niveau de l'entreprise. Cette solution suit les quatre principes de « sécurité, gentillesse, crédibilité et contrôlabilité ». Elle a été mise en œuvre pour la première fois dans les secteurs de la fiscalité et des services aux entreprises et a été sélectionnée comme solution. "Pékin Général Dix scénarios typiques d'application industrielle de grands modèles d'intelligence artificielle". Il est entendu que l'objectif du lancement à 360° d'un grand modèle industriel de sécurité est de cloudifier et d'intelligentiser les capacités de sécurité nationale afin de fournir un soutien à tous les horizons
Lors de l'ISC 2023, Zhou Hongyi a présenté les principales orientations du 360 dans le secteur de la sécurité. Premièrement, ils s'engagent à construire un « je-sais-tout en sécurité » et à former un grand modèle général en « expert en sécurité » en se formant à une grande quantité de connaissances et de données en matière de sécurité. Deuxièmement, ils utilisent de grands modèles pour faciliter les décisions d'attaque et de défense. Lorsque le système rencontre une alarme d'attaque, le grand modèle peut déterminer s'il s'agit d'une véritable attaque ou d'une fausse alarme. Enfin, ils ont combiné le grand modèle avec le cerveau de sécurité existant à l’échelle du réseau de 360 pour améliorer les effets des services de sécurité. Le grand modèle de sécurité à 360° publié cette fois est une réalisation importante qu'ils ont réalisée en explorant comment les grands modèles renforcent le secteur de la sécurité
Certains professionnels ont souligné que de nombreuses entreprises manquent de sensibilisation à la sécurité lorsqu'elles créent des modèles à grande échelle, et que les entreprises qui comprennent la sécurité n'ont pas la capacité de développer des modèles à grande échelle. 360 est une exception transfrontalière. Ils disposent du plus grand Big Data de sécurité réseau au monde et ont formé avec succès des modèles à grande échelle dans le secteur de la sécurité avec ces données.
Selon l'actualité, 360 Company a également lancé une plateforme de services de sécurité cloud multi-tenant - 360 Security Cloud, basée sur le nouveau concept de « sécurité en tant que service ». La plate-forme ouvrira pleinement les capacités de sécurité nationale de 360 et utilisera la plate-forme cloud pour construire une infrastructure de sécurité et des installations de service public afin de fournir huit services de sécurité majeurs. À l'avenir, 360 Security Cloud et 360 Security Big Model deviendront conjointement un outil important permettant à 360 de fournir des services de sécurité, de continuer à fournir un soutien à de nombreuses entreprises pour réduire les coûts de sécurité et accroître l'efficacité, et contribuer à protéger la barrière nationale de sécurité numérique
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
