2021 年 8 月,网络安全解决方案提供商 Check Point® 软件技术有限公司(纳斯达克股票代码:CHKP)提醒学生与家长,返校季一直为网络犯罪分子所窥伺觊觎。无论是学校授课还是参加在线课程,学生与家长都需要频繁连接到互联网,因此很容易受到网络威胁,例如银行欺诈、凭证窃取、ID窃取 或社交媒体帐户接管。
Check Point Research 数据显示,全球教育/研究行业在 2022 年和 2021 年成为每月攻击的重灾区。今年 7 月,每个教育类机构每周遭受近 2,000 次攻击 — 每周网络攻击次数是其他行业均值的两倍多,与 2021 年 7 月相比增长了 6%,与两年前同期相比增长了 114%。
全球疫情使很多教育机构不断提高在线授课模式比例,这些变化也意味着现在访问学校系统变得更加容易,黑客能够轻松入侵学校网络。其实,只要一名教师、学生或家长点击黑客创建的网络钓鱼电子邮件就会引发网络攻击,致使学校遭到勒索软件侵害。此类攻击可能导致学校关闭数天或数周才能缓过来,而对于那些网络安全防卫能力一般的学校来说,还面临着停课和增加开支的双重风险。
Check Point 软件技术公司安全专家表示:“遗憾的是,许多学生不知道他们可能成为网络犯罪分子的攻击目标,更不用说如何保护自身安全。与大多数网络攻击一样,人为错误事关重大,学生需要时刻警惕看起来有些异常的电子邮件和网站。此外,还需确保无论在何处学习,用户都应在笔记本电脑及手机和平板电脑上建立安全连接并采用相应安全软件,切勿忽视软件更新。”
Check Point 软件技术公司为学生与家长提供的五大安全上网建议:
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。