今天,F5 Networks在新加坡国际网络周上发布一份全面的全球报告,分析了首席信息安全官这一角色的作用以及全球企业为应对当今不断演进的威胁环境所采取的 IT 安全方法。报告发现,随着 IT 安全问题不断成为企业的当务之急,首席信息安全官在企业内的影响力不断提高。但是许多企业的安全战略仍在很大程度上十分被动,并且与业务部门缺乏融合。
该调查由波耐蒙研究所实施,报告结果基于对七个国家(美国、英国、德国、巴西、墨西哥、印度和中国)184 家公司的高级 IT 安全专家的访谈得出。
F5 首席信息安全官 Mike Convertino 表示:“该研究为首席信息安全官如何应对当今挑战重重的威胁环境提供了独特视角。很明显,首席信息安全官在行使安全职能和领导角色方面有所改善,但很多企业的 IT 安全部门仍然没有主动发挥应有的战略性作用,以全面保护资产和防御日益复杂的频繁攻击。”
主要调查成果
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韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。