至顶网网络与安全频道 06月22日 综合消息:数字城市领域大数据、AI等多样化技术的不断融合,催生越来越多的物联网安全需求。近日,领先的OS智能生态服务提供商360OS与中电海康集团研究院联合发布《数字城市物联网安全体系白皮书》。该白皮书针对数字城市物联网的发展概况、特点及安全风险进行了系统性总结,提出物联网安全“141”体系架构和32种物联网安全能力要求,为物联网行业数字化推进和转型提供了详实的安全应用指南。
360OS CEO周志鸿表示:“未来十年是工业物联网发展的黄金十年,数字城市物联网建设需求将呈井喷式发展。以5G、AI、大数据等技术催生的物联网建设需求将呈现更加融合的态势,物联网安全是数字城市真实性及安全性的基础。360OS正与业界合作伙伴一同探索物联网实践,抓住物联网发展新机遇,打造更加安全、可靠的数字体系。”
白皮书深度布局数字城市物联网安全领域,聚焦“感知层、网络层、平台层、用户层、安全运维”五大方面,提出数字城市物联网“可视化、可管理、可运维”的安全体系以及一个安全标准体系、四个安全技术支撑体系、一个安全运维体系的“141”体系架构。
此外,白皮书提出物联网安全分级评定办法及建设要求。未来,物联网安全将通过分级建设,构建适合应用场景的具体化、可落地的解决方案,为物联网产业发展提供重要技术及应用参考。
作为360集团大安全战略的重要成员,360OS此次与中电海康集团研究院共同发布的白皮书,是双方开展战略合作的重要成果之一。未来,360OS将与行业合作伙伴继续深化战略合作,以开放、共赢的心态在安全领域展开探索,开拓智能互联时代新的商业模式,加速智能时代数字经济的发展进程。
好文章,需要你的鼓励
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。