在今年1月份刚刚举行的Check Point 亚太区CPX360大会上,除了分享互联网安全领域核心发展方向,以及发布多款业内领先的解决方案外,Check Point公司更重磅宣布了启用全新企业logo以及企业口号。陈石磊先生在分享这一消息时指出:“公司1993年成立时,互联网尚处在萌芽时期,当时的Check Point已经前瞻性的判断信息安全的最大挑战将来自互联网。因此原Logo采用抽象元素的电脑屏幕、以及屏幕中显示的众多相连节点,突出Check Point的首要使命为保护这些互联网连接设备的安全。随着近30年来技术的飞速演进,尤其是数字化转型的不断落地,以及后疫情时代用户对网络依赖的不断加强,Check Point守卫用户安全的初心也早已全维度的覆盖到复杂网络架构的方方面面。因此,将logo从电脑屏幕简化为单纯的网络节点设计,可谓顺理成章。”
Check Point中国区总经理 陈石磊 先生
与此同时,Check Point发布了全新的企业口号“You Deserve the Best Security!”(你值得最好的安全防护!)作为领先安全行业近30年的企业,以用户需求为本,始终为用户提供最佳安全解决方案是Check Point这一发布的主旨。陈石磊先生在解释这一口号时补充道:“BEST在这里除了‘最佳’这层含义,还有Check Point作为行业领导者,对当下安全解决方案做出的诠释。B(Block threats)指的是精准阻断网络威胁与攻击;E(Everywhere)表示全维度保护用户无处不在的数字资产;S(Smart)表明人工智能与威胁情报结合可以提出最快速、精准的应对策略;T(Trusted)值得则是安全企业必须成为值得用户信赖的专家。而这四点正是Check Point为用户提供安全服务时始终坚持的理念。”
Check Point中国区技术总监 王跃霖 先生
在本次活动中,Check Point还与媒体分享了今年初发布的几款重量级解决方案,其中包括业内速度最快的防火墙Quantum Lightspeed以及增加了安全访问服务边缘(SASE)解决方案的Harmony Connect SASE。Check Point中国区技术总监王跃霖先生表示:“随着分布式 SaaS 应用的出现,以及为了更好地支持混合模式办公人员,现代数据中心正迅速演变成在本地和云端兼备的混合架构。网络流量每 3 年便增长 2 倍,如何让超高速数据中心的网络安全跟上网络发展速度是各种规模的企业都面临的一个问题。Check Point Quantum Lightspeed 防火墙采用了由NVDIA开发的 ASIC 创新技术,可提供突破性的防火墙性能,赋能企业支持大象流,并在几分钟内安全地传输 TB 级数据,从而树立了网络安全性能方面的新标杆。另一方面,增加了SASE功能的Harmony Connect SASE提供了重要的网络安全服务,例如安全 Web 网关、零信任网络访问、分支机构防火墙即服务、入侵防护 (IPS) 和数据丢失防护 (DLP),能够阻止最先进的网络攻击。它可在几分钟内完成部署,在实施零信任策略的同时实现无缝的用户体验。”Check Point中国区渠道总监邹佳蕾女士进一步分享到:“Check Point中国区一直致力于将业内最优秀的安全解决方案与本地用户使用场景进行有机结合,从而能够帮助我们中国的用户以可定制的方式部署最高等级的安全策略,这也是我们的合作伙伴长期信赖Check Point的主要原因。”
刚刚顺利闭幕的北京冬奥会,已经让世界的目光聚焦到中国。2022年,势必是疫情以来再次飞速发展的一年。如何通过更加安全、高效的互联网安全解决方案帮助用户取得成功,是Check Point今年发力的目标之一。陈石磊先生在总结会议时指出:今年4月20-22日在杭州召开的Check Point中国区CPX大会上,公司将集中展示我们针对国内不同行业特点推出的解决方案。同时,我们也将面对面与用户、合作伙伴直接交流,从而打造可健康发展的互联网安全生态系统。这将是疫情以来Check Point首次举办的线下大型活动,Check Point中国区也将秉持公司一贯初心,不断努力为我国用户打造最高等级的互联网安全架构。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。