2017云栖成都峰会,阿里云首席安全研究员吴翰清,将现场发布“安全产业扶助计划”,深度解读勒索软件的前世今生,并提供更多安全防护实践经验分享。
*关于近期大家非常关注的"永恒之蓝"勒索病毒事件,阿里云已经第一时间发布防护全攻略( http://click.aliyun.com/m/21141/ )
2017云栖成都峰会将全方位展示最新云上产品,以全新视角解读大数据时代下的新营销新生态,带你畅快感知计算无边界。本次峰会集合政府、阿里云、专家学者、合作伙伴、媒体等多方生态于一体,呈现丰富的应用案例与实战经验。
会议时间:5月23日
会议地点:成都世纪城天堂洲际大酒店
免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/21140/
2017云栖成都峰会核心摘要
一、主论坛+14大分论坛,议题精心甄选,强势打造规模盛宴
包括企业级互联网架构、大数据、人工智能、企业应用、开发者技术、企业云存储服务、金融、创客、安全、新零售、云生态、基础云产品实践等技术专场,满足与会者全方位的技术需求。同时,层层筛选分享议题,立足开发者切实所需,力求深度与广度。
二、大咖云集,共话云计算之势
信息自助时代,人们获取资源的途径极大拓宽,然而网上充斥的信息鱼龙混杂抑或浮于表面,浅尝辄止并不能实现学习价值,甚至可能剑走偏锋,得不偿失。一场缜密策划的技术盛会不仅可以深入丰富的应用案例和实战经验,更能与技术大牛面对面交流,答疑解惑。
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SEALQA是维吉尼亚理工大学研究团队开发的新型基准测试,旨在评估搜索增强型语言模型在面对矛盾、嘈杂或无用搜索结果时的推理能力。它包含三种测试:SEAL-0(极具挑战性的核心问题集)、SEAL-HARD(更广泛的困难问题集)和LONGSEAL(测试长上下文多文档推理)。研究发现,即使是前沿模型在这些测试中表现也很差,增加测试时计算资源往往不能带来可靠的性能提升,高级推理模型对嘈杂搜索结果特别敏感,模型在识别大量干扰文档中的相关信息时仍然困难重重。
这篇论文提出了"计划与预算"框架,解决大型语言模型在推理任务中的效率问题。研究者发现模型存在"推理失调"现象——简单问题上过度思考,复杂问题上思考不足。他们开发了贝叶斯预算分配模型(BBAM)作为理论基础,将推理分解为子问题并根据不确定性分配计算资源。实验表明,该方法在不同任务上显著提高推理效率,令牌使用减少39%,E?指标提升187.5%,且能使小型模型达到大型模型的效率水平。