看到以下词汇你还有安全感吗?
数据外泄、身份被盗、API被黑、
系统漏洞被针对、APT寄生虫……
拒绝服务(DoS)攻击、云服务滥用、
永久性数据丢失……
是不是一身冷汗???
在这个道高一尺魔高一丈的时代…
没有安全谈啥服务?
没有安全谈啥体验?
……
如果,你也没有安全感,你也关注云安全
赶紧来
华为云技术私享会——安全预见未来
2017年11月24日
北京丰台区赛欧孵化中心
知识精华,应用实战…
现场传授
第一课:云时代下的安全挑战和应对
云时代下的安全与传统IT安全有何显著不同?如何以新的视角来解读云安全,并落地云安全体系,保障云上安全业务的顺畅运行?
第二课:公有云安全运维方法
如何玩转公有云安全运维?构建企业的安全运维体系,需要抓住哪些重点?
第三课:如何利用安全服务快速构建云安全防护体系?
云环境下,是不是每个企业都必须配备安全团队?有条件配备当然更好,但很多情况下,则可以利用云服务商提供的安全服务,快速构建起自己的安全服务。
第四课:网络安全法对云上企业有什么影响?
6月1日,网络安全法正式颁布,对云上企业、用户有什么影响?如何应对?
另外,
在本次大(lao)牛(si)人(ji)
带路的现场演示环节,
我们还将通过自建安全靶场,
演示安全服务,数据库安全、WAF、
安全体检、主机安全、WebScan……
效果几何,一来便知
0距离上机体验从无到有!
3小时知识干货源源不断!!
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好文章,需要你的鼓励
UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。