Rumah Peranti teknologi AI PwC: 11 trend keselamatan dalam ChatGPT dan AI generatif

PwC: 11 trend keselamatan dalam ChatGPT dan AI generatif

May 02, 2023 am 10:40 AM
AI chatgpt

Baru-baru ini, penganalisis PwC berkongsi pandangan mereka dengan media teknologi asing VentureBeat tentang cara alatan seperti kecerdasan buatan generatif dan ChatGPT akan mempengaruhi landskap ancaman dan kes penggunaan yang akan muncul untuk pembela.

Mereka percaya bahawa walaupun keupayaan AI untuk menjana kod hasad dan e-mel pancingan data mencipta cabaran baharu untuk perniagaan, ia juga membuka pintu kepada pelbagai kes penggunaan defensif, seperti pengesanan ancaman, pemulihan bimbingan, dan menjamin Kubernetes dan persekitaran awan, dan banyak lagi.

Secara keseluruhan, penganalisis yakin bahawa kes penggunaan pertahanan akan meningkat dalam jangka panjang untuk memerangi penggunaan AI yang berniat jahat.

Berikut ialah 11 ramalan tentang cara AI generatif akan memberi kesan kepada keselamatan siber pada masa hadapan.

PwC: 11 trend keselamatan dalam ChatGPT dan AI generatif

1 Penggunaan kepintaran buatan secara berniat jahat

Apabila ia datang kepada. apa yang kita boleh Kita berada pada titik perubahan apabila memanfaatkan kecerdasan buatan, anjakan paradigma yang mempengaruhi semua orang dan segala-galanya. Apabila AI berada di tangan rakyat dan pengguna, perkara hebat boleh berlaku.

Pada masa yang sama, ia boleh digunakan oleh pelakon ancaman berniat jahat untuk tujuan jahat seperti perisian hasad dan e-mel pancingan data yang canggih.

Memandangkan banyak perkara yang tidak diketahui tentang keupayaan dan potensi AI pada masa hadapan, adalah penting bagi organisasi membangunkan prosedur yang mantap untuk membina daya tahan terhadap rangkaian berniat jahat.

Perlu juga ada peraturan berdasarkan nilai sosial, menetapkan penggunaan teknologi ini mestilah beretika. Pada masa yang sama, kita perlu menjadi pengguna "bijak" alat ini dan mempertimbangkan perlindungan yang diperlukan supaya AI memberikan nilai maksimum sambil meminimumkan risiko.

2. Latihan dan output kecerdasan buatan perlu dilindungi

Kini, kecerdasan buatan generatif mempunyai keupayaan untuk Keupayaan untuk membantu perusahaan berubah adalah penting bagi pemimpin untuk bekerjasama dengan syarikat yang mempunyai pemahaman mendalam tentang cara mengemudi pertimbangan keselamatan dan privasi yang semakin meningkat.

Ada dua sebab. Pertama, syarikat mesti melindungi latihan AI kerana pengetahuan unik yang mereka peroleh daripada model penalaan halus akan menjadi kritikal kepada cara mereka menjalankan perniagaan mereka, menyampaikan produk dan perkhidmatan yang lebih baik serta melibatkan diri dengan pekerja, pelanggan dan ekosistem.

Kedua, syarikat juga mesti melindungi isyarat dan reaksi yang mereka perolehi daripada penyelesaian AI generatif kerana ia mencerminkan perkara yang dilakukan oleh pelanggan dan pekerja syarikat dengan teknologi tersebut.

3 Bangunkan dasar penggunaan AI generatif

Apabila anda mempertimbangkan untuk menggunakan kandungan, fail dan aset anda sendiri melatih lagi (memperhalusi) model AI generatif supaya ia boleh beroperasi pada keupayaan unik perniagaan anda dalam konteks (industri/profesional) anda, banyak kes penggunaan perniagaan yang menarik muncul. Dengan cara ini, syarikat boleh menggunakan harta intelek dan pengetahuan unik mereka untuk mengembangkan cara AI generatif berfungsi.

Di sinilah keselamatan dan privasi menjadi penting. Untuk perniagaan, cara anda mendayakan AI generatif untuk menghasilkan kandungan hendaklah menjadi privasi perniagaan anda. Nasib baik, kebanyakan platform AI generatif telah memikirkan perkara ini dari awal dan direka untuk menggesa, mengeluarkan dan memperhalusi kandungan secara selamat dan tertutup.

Walau bagaimanapun, semua pengguna kini memahami perkara ini. Oleh itu, mana-mana perusahaan mesti membangunkan dasar untuk penggunaan AI generatif untuk menghalang data sulit dan peribadi daripada memasuki sistem awam dan mewujudkan persekitaran yang selamat dan terjamin untuk AI generatif dalam perusahaan.

4. Pengauditan keselamatan moden

Kepintaran buatan generatif berkemungkinan membawa kepada inovasi dalam kerja audit. AI generatif yang canggih mempunyai keupayaan untuk mencipta respons yang mengambil kira situasi tertentu semasa ditulis dalam bahasa yang mudah dan boleh difahami.

Apa yang disediakan oleh teknologi ini ialah satu titik untuk maklumat dan panduan, sambil turut mendayakan automasi dokumen dan menganalisis data sebagai tindak balas kepada pertanyaan khusus - semuanya dengan kecekapan yang tinggi. Ia adalah keputusan menang-menang.

Mudah untuk melihat bagaimana keupayaan ini boleh memberikan pengalaman yang lebih baik untuk pekerja kami dan, seterusnya, pengalaman yang lebih baik untuk pelanggan kami.

5 Beri perhatian lebih kepada kebersihan data dan bias penilaian

Sebarang input data ke dalam sistem kecerdasan buatan boleh. berisiko kecurian atau penyalahgunaan. Pertama, menentukan data yang sesuai untuk dimasukkan ke dalam sistem akan membantu mengurangkan risiko kehilangan maklumat sulit dan peribadi.

Selain itu, adalah penting untuk melakukan pengumpulan data yang betul untuk merumuskan petua terperinci dan disasarkan serta memasukkannya ke dalam sistem supaya anda boleh mendapatkan output yang lebih berharga.

Sebaik sahaja anda mempunyai output anda, anda perlu menyemak sama ada terdapat sebarang bias yang wujud dalam sistem. Semasa proses ini, bawa pasukan profesional yang pelbagai untuk membantu menilai sebarang berat sebelah.

Tidak seperti penyelesaian berkod atau berskrip, AI generatif adalah berdasarkan model terlatih, jadi respons yang mereka berikan tidak 100% boleh diramal. Untuk AI generatif memberikan output yang paling boleh dipercayai, ia memerlukan kerjasama antara teknologi di belakangnya dan orang yang memanfaatkannya.

6. Ikuti perkembangan risiko dan kuasai asas-asas

Kini AI generatif sedang digunakan secara meluas Mengguna pakai dan melaksanakan langkah keselamatan yang kukuh adalah perlu untuk melindungi daripada pelaku ancaman. Keupayaan teknologi ini membolehkan penjenayah siber mencipta imej palsu dan lebih mudah melaksanakan serangan perisian hasad dan perisian tebusan, dan syarikat perlu bersedia menghadapi cabaran ini.

Langkah siber yang paling berkesan terus mendapat perhatian paling sedikit: Dengan mengekalkan asas kebersihan siber dan memampatkan sistem warisan yang besar, syarikat boleh mengurangkan penjenayah siber.

Menyatukan persekitaran operasi boleh mengurangkan kos, membolehkan syarikat memaksimumkan kecekapan dan menumpukan pada meningkatkan langkah keselamatan siber mereka.

7. Cipta pekerjaan dan tanggungjawab baharu

Secara keseluruhan, saya mengesyorkan agar syarikat mempertimbangkan untuk menerima AI generatif, bukan untuk membina tembok api dan boikot - tetapi dengan perlindungan yang sesuai dan mitigasi risiko disediakan. AI Generatif mempunyai beberapa potensi yang sangat menarik dari segi cara kerja dilakukan; ia sebenarnya boleh membantu membebaskan masa manusia untuk analisis dan penciptaan.

Kemunculan AI generatif berpotensi membawa kepada pekerjaan dan tanggungjawab baharu yang berkaitan dengan teknologi itu sendiri - dan mewujudkan tanggungjawab untuk memastikan AI digunakan secara beretika dan bertanggungjawab.

Ia juga memerlukan pekerja yang menggunakan maklumat untuk membangunkan kemahiran baharu - keupayaan untuk menilai dan mengenal pasti sama ada kandungan yang dicipta adalah tepat.

Sama seperti kalkulator digunakan untuk tugasan mudah berkaitan matematik, masih terdapat banyak kemahiran manusia yang perlu diterapkan dalam penggunaan harian AI generatif, seperti pemikiran kritis dan Penyesuaian dengan tujuan—untuk melepaskan kuasa penuh AI generatif.

Jadi walaupun pada zahirnya ia mungkin kelihatan seperti ancaman dari segi keupayaan untuk mengautomasikan tugas manusia, ia juga boleh melancarkan kreativiti dan membantu orang ramai cemerlang dalam pekerjaan mereka.

8. Manfaatkan kecerdasan buatan untuk mengoptimumkan pelaburan rangkaian

Walaupun dalam keadaan ekonomi yang tidak menentu, syarikat tidak usaha aktif untuk mengurangkan perbelanjaan keselamatan siber pada 2023 bagaimanapun, CISO mesti mempertimbangkan sama ada keputusan pelaburan mereka lebih masuk akal.

Mereka menghadapi tekanan untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit, menyebabkan mereka melabur dalam teknologi yang menggantikan proses pencegahan dan pengurangan risiko yang terlalu manual dengan alternatif automatik.

Walaupun AI generatif tidak sempurna, ia sangat pantas, cekap dan koheren, dan kemahirannya meningkat dengan pantas. Dengan melaksanakan teknologi risiko yang betul – seperti mekanisme pembelajaran mesin yang direka bentuk untuk liputan dan pengesanan risiko yang lebih besar – organisasi boleh menjimatkan wang, masa dan orang serta lebih berupaya untuk mengemudi dan menahan sebarang ketidakpastian pada masa hadapan.

9. Meningkatkan Perisikan Ancaman

Sementara syarikat yang melancarkan keupayaan AI generatif tertumpu pada perlindungan untuk mencegah penciptaan dan penyebaran perisian hasad, maklumat salah atau maklumat salah, tetapi kita perlu menganggap bahawa AI generatif akan digunakan oleh pelaku jahat untuk tujuan ini dan bertindak lebih awal.

Pada tahun 2023, kami menjangkakan untuk melihat peningkatan selanjutnya dalam perisikan ancaman dan keupayaan pertahanan lain untuk memanfaatkan AI generatif untuk melakukan kebaikan kepada masyarakat. AI Generatif akan membolehkan kemajuan asas dalam kecekapan dan membuat keputusan amanah masa nyata. Sebagai contoh, akses kepada sistem dan maklumat boleh dibentuk menjadi kesimpulan masa nyata dengan tahap keyakinan yang lebih tinggi daripada model akses dan identiti yang digunakan pada masa ini.

Apa yang pasti AI generatif akan memberi impak yang mendalam pada setiap industri dan cara syarikat di dalamnya beroperasi; PwC percaya kemajuan ini akan diteruskan oleh manusia dan didorong oleh teknologi, 2023 akan melihat kemajuan yang paling pesat, menetapkan hala tuju untuk dekad yang akan datang.

10. Pencegahan Ancaman dan Menguruskan Risiko Pematuhan

Memandangkan landskap ancaman terus berkembang, jabatan kesihatan- - industri yang dibanjiri maklumat peribadi - terus mendapati dirinya berada dalam garis silang pelakon ancaman.

Eksekutif industri kesihatan meningkatkan belanjawan siber mereka dan melabur dalam teknologi automasi yang bukan sahaja dapat membantu mencegah mogok siber tetapi juga mengurus risiko pematuhan, Melindungi data pesakit dan kakitangan dengan lebih baik, mengurangkan kos penjagaan kesihatan, menghapuskan proses yang tidak cekap, dan banyak lagi.

Memandangkan AI generatif terus berkembang, begitu juga risiko dan peluang yang dikaitkan dengan mendapatkan sistem penjagaan kesihatan, menggariskan cara industri penjagaan kesihatan membina keupayaannya sambil menerima teknologi baharu ini. Kepentingan pertahanan siber dan daya tahan.

11. Melaksanakan Strategi Amanah Digital

Kepantasan inovasi dalam teknologi seperti AI generatif, ditambah dengan pembangunan berterusan "Tampalan" peraturan dan penghakisan kepercayaan dalam institusi memerlukan pendekatan yang lebih strategik.

Dengan melaksanakan strategi amanah digital, perusahaan boleh menyelaraskan fungsi tradisional yang disembunyikan dengan lebih baik seperti keselamatan siber, privasi dan tadbir urus data, membolehkan mereka menjangka risiko sambil turut membebaskan nilai perusahaan.

Pada terasnya, Rangka Kerja Amanah Digital mengenal pasti penyelesaian yang melangkaui pematuhan – sebaliknya mengutamakan kepercayaan dan pertukaran nilai antara organisasi dan pelanggan.

Atas ialah kandungan terperinci PwC: 11 trend keselamatan dalam ChatGPT dan AI generatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

ChatGPT kini membenarkan pengguna percuma menjana imej dengan menggunakan DALL-E 3 dengan had harian ChatGPT kini membenarkan pengguna percuma menjana imej dengan menggunakan DALL-E 3 dengan had harian Aug 09, 2024 pm 09:37 PM

DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles