在2021年度《Gartner广域网边缘基础设施魔力象限报告》中,Fortinet凭借最高的执行力获得领导者地位。 Fortinet的安全SD-WAN 连续第二年获得Gartner认可, Fortinet 认为对安全SD-WAN 的持续创新以及丰富的用户场景、及保护随时随地工作的能力为其在今年 Gartner广域网边缘基础设施象限中的地位做出了贡献。
Fortinet 产品执行副总裁兼首席营销官 John Maddison表示 :“五年前,Fortinet 率先将“安全驱动型网络”理念应用于 SD-WAN,确保为全球企业提供一致的安全性和高性能的网络互联。 Fortinet 一直致力于持续安全 SD-WAN 创新,我们是第一家将 ZTNA 与 SD-WAN 集成以支持并满足混合工作时代的供应商。 我们相信在 2021 年 Gartner 广域网边缘基础设施魔力象限中的领导地位证明了我们有能力满足任何场景、部署规模和不同行业客户持续变化的需求,并提供安全、灵活和可扩展性。”
Fortinet安全SD-WAN在关键用户场景体现出价值
Fortinet 安全SD-WAN 旨在解决各种客户场景,包括:
Fortinet 以执行力印证客户需求的满足
Fortinet 安全SD-WAN助力全球新老客户快速适应远程办公的场景需求,无论客户的工作地点在哪里,Fortinet保障所有用户和设备在网络中的安全性、一致性以及高效连接。Fortinet致力于提供一个集成了安全功能的SD-WAN解决方案,不仅满足客户当前的需求,更是为了保障未来的发展。
今年年初,Fortinet连续第二年被评为2021年” 2021 Gartner Peer Insights Customers’ Choice for WAN Edge Infrastructure”。这个奖项代表着经过验证的最终用户同时也是行业专业人士对这一市场的供应商的高度认可。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了Ankh3,一种创新的蛋白质语言模型,通过多任务预训练策略显著提升了模型性能。研究者采用两种互补任务:多掩码概率的掩码语言建模和蛋白质序列补全,使模型仅从蛋白质序列就能学到更丰富的表示。实验表明,Ankh3在二级结构预测、荧光预测等下游任务中表现优异,尤其在模型未曾训练过的任务上展现出强大泛化能力,为蛋白质设计和分析开辟了新路径。
法国波尔多大学研究团队开发了一个突破性框架,用于神经退行性痴呆症的差异化诊断。该框架将3D脑部MRI转换为文本报告,并利用强化学习优化的大语言模型进行详细诊断推理。不同于传统"黑箱"方法,这一系统能生成透明、有因果关系的解释,同时保持高诊断准确率。研究显示,通过群组相对策略优化(GRPO)训练的轻量级模型能展现复杂推理行为,包括假设检验和非线性思考,提供与临床决策流程一致的排序诊断结果。
这项研究提出了CLUE框架,首次能够生成自然语言解释来揭示AI事实核查系统不确定性的来源。与现有方法不同,CLUE能识别文本片段间的冲突与一致关系,并解释它们如何影响模型的预测不确定性。实验表明,CLUE生成的解释在三种语言模型和两个事实核查数据集上都更忠实于模型不确定性,用户评价其更有帮助、信息更丰富、冗余更少且逻辑更一致。CLUE不需要微调或架构更改,适用于任何白盒语言模型,为事实核查提供了实用支持。
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。