


360 Group melancarkan integrasi dua hala keselamatan digital dan kecerdasan buatan, mengeluarkan model besar industri keselamatan
Pada 9 Ogos, 360 Group mengeluarkan model industri keselamatan boleh hantar pertama di China - "Model Keselamatan 360" pada Persidangan Keselamatan Internet ISC 2023 ke-11. Dilaporkan bahawa model besar ini akan berfungsi sebagai platform dan alat penting untuk perkhidmatan operasi pengehosan keselamatan 360, memberikan permainan sepenuhnya kepada kelebihan dan keupayaannya untuk meningkatkan keberkesanan perkhidmatan keselamatan rangkaian. Pada masa ini, ketepatan serangan keselamatan dan penghakiman pertahanan model besar ini melebihi 96%. Pengasas Kumpulan 360 juga mengeluarkan strategi "keselamatan sebagai keutamaan" 360 dan generasi baharu produk keselamatan, 360 Security Cloud, semasa pembukaan ISC
Menurut pengenalan, 360 Security Large Model ialah model besar menegak industri keselamatan berdasarkan model besar universal kognitif 360 yang dibangunkan sendiri “360 Intelligent Brain”, digabungkan dengan aplikasi keselamatan AI 360 dan latihan data besar keselamatan. 15 tahun yang lalu. Semasa proses penempatan penswastaan, model besar 360 Security akan sepadan dengan sistem kawalan pintar keselamatan perusahaan, dan menggunakan model penjadualan pusat pintar, pangkalan pengetahuan dan pemalam khas untuk digabungkan dengan data domain peribadi perusahaan, menggunakan kedua-dua soalan keselamatan. dan pakar menjawab dan pakar operasi keselamatan Borang ini membantu operasi selamat perusahaan. Pada masa ini, fungsi ini telah berjaya diaplikasikan dalam produk dalaman dan produk sendiri 360's
360 ialah salah satu syarikat terawal di China yang menggunakan model kecerdasan buatan yang besar 360 model otak pintar mereka sudah mempunyai sepuluh keupayaan teras dan boleh digunakan pada pelbagai senario. Zhou Hongyi percaya bahawa model besar akan mempunyai peluang besar dalam pasaran perusahaan pada masa hadapan. Pada masa ini, 360 telah mengeluarkan penyelesaian model besar AI peringkat perusahaan ini mengikut empat prinsip "keselamatan, kebaikan, kredibiliti, dan kebolehkawalan". "Beijing General Ten senario tipikal aplikasi industri model besar kecerdasan buatan". Difahamkan bahawa tujuan 360 melancarkan model industri keselamatan yang besar adalah untuk mengaburkan dan memperincikan keupayaan keselamatan negara untuk memberikan sokongan kepada semua lapisan masyarakat
Pada ISC 2023, Zhou Hongyi memperkenalkan hala tuju utama 360 dalam industri keselamatan. Pertama, mereka komited untuk membina "security know-it-all" dan melatih model umum yang besar menjadi "pakar keselamatan" dengan melatih sejumlah besar pengetahuan dan data keselamatan. Kedua, mereka menggunakan model besar untuk membantu keputusan serangan dan pertahanan Apabila sistem menghadapi penggera serangan, model besar boleh menentukan sama ada ia serangan sebenar atau penggera palsu. Akhirnya, mereka menggabungkan model besar dengan otak keselamatan seluruh rangkaian sedia ada 360 untuk meningkatkan kesan perkhidmatan keselamatan. Model besar keselamatan 360 yang dikeluarkan kali ini merupakan pencapaian penting yang telah mereka capai dalam meneroka cara model besar memperkasakan industri keselamatan
Sesetengah profesional menyatakan bahawa banyak syarikat tidak mempunyai kesedaran keselamatan apabila membuat model berskala besar, dan syarikat yang memahami keselamatan tidak mempunyai keupayaan untuk membangunkan model berskala besar. 360 ialah pengecualian rentas sempadan Mereka mempunyai data besar keselamatan rangkaian terbesar di dunia, dan telah berjaya melatih model berskala besar dalam industri keselamatan dengan data ini
Menurut berita, Syarikat 360 turut melancarkan platform perkhidmatan keselamatan awan berbilang penyewa - 360 Security Cloud berdasarkan konsep "keselamatan sebagai perkhidmatan" baharu. Platform ini akan membuka sepenuhnya keupayaan keselamatan negara 360 dan menggunakan platform awan untuk membina infrastruktur keselamatan dan kemudahan perkhidmatan awam untuk menyediakan lapan perkhidmatan keselamatan utama. Pada masa hadapan, 360 Security Cloud dan 360 Security Big Model akan bersama-sama menjadi alat penting untuk 360 menyediakan perkhidmatan keselamatan, terus menyediakan sokongan untuk banyak perusahaan untuk mengurangkan kos keselamatan dan meningkatkan kecekapan, dan menyumbang kepada melindungi halangan keselamatan digital negara
Sila pastikan untuk menyatakan bahawa hak cipta kandungan di atas adalah milik "Teknologi Pengetahuan Baharu iNews", sila jangan menghasilkan semula tanpa kebenaran
Atas ialah kandungan terperinci 360 Group melancarkan integrasi dua hala keselamatan digital dan kecerdasan buatan, mengeluarkan model besar industri keselamatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

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

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

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

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

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
