至顶网网络与安全频道 03月09日 综合消息: 应“429首都网络安全日”主办方的邀请,迪普科技企业网解决方案部副部长刘晓冬进行了名为《一切以客户需求为中心——积极开展各项持续,高效的抗“疫”应急保障工作》的线上演讲,该演讲围绕“重大公共安全事件背景,网络安全企业的应对和思考”这个主题,与听众分享了迪普科技在疫情期间的相关措施、相关经验以及迪普科技针对此次“疫情”的一些积极思考。
作为国内网络安全市场重要厂商之一的迪普科技在抗“疫”的应急保障工作中,一直将“一切以客户需求为中心”作为迪普科技开展工作的出发点及源动力,为客户持续提供高效、专业的网络安全服务。具体的服务措施及内容分为:抗“疫”前期让客户“放心”;抗“疫”后期让客户“省心”;及抗“疫”工作后对自身产品及解决方案创新思考三大部分。
迪普科技《一切以客户需求为中心——积极开展各项持续,高效的抗“疫”应急保障工作》线上演讲
没有一个冬天无法跨越,没有一个春天不会到来。无论严冬暖春,迪普科技将始终坚持探索各行业应用和需求,不断加强解决方案与客户业务的耦合,并秉承着自身领先的技术实力,继续努力,不忘初心,为用户打造更可靠、更安全的运营网络!
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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。