OpenAI，到底想用TikTok做什么？最近，大家都被TikTok上这堆Sora的视频闪到了。AI视频，已经天衣无缝地混入了人类世界。如果不特意说明，很难拿看出AI视频和真实视频的区别！图片才入驻TikTok几天，OpenAI的账号就已经涨粉13万。图片网友惊呼：创意行业中的每个人都被煮了！图片开始，OpenAI放出的视频，还是静音的。这段希腊海边的建筑，简直浑然天成，肉眼难以分辨是否是自然界的场景。图片看这栩栩如生的海底世界的珊瑚、鱼、海龟、海马……虽然还带着一股粗糙的折纸风，但已经自成一个体系了。所以，以后做视频还有人类什么事儿？图片在留言区里，有读者表示激烈反对：你这是在扼杀艺术。不过
在过去的2023年中，大型语言模型（LLM）在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望2024年的开源和研究进展，似乎我们即将进入一个可喜的新阶段：在不增大模型规模的前提下让模型变得更好，甚至让模型变得更小。现在，2024年的第一个月已经过去，也许是时候盘点一番新年首月进展了。近日，AI研究者SebastianRaschka发布了一份报告，介绍了四篇与上述新阶段有关的重要论文。它们的研究主题简单总结起来是这样：1.权重平均和模型融合可将多个LLM组合成单个更好的模型，并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷，比如更高的资源需求。2.代理调优（proxy-tuning）技术可通过使用两个小型L
这几天反复看Sora的技术报告，以及各方对Sora的技术分析。基本三个角度：惊呼强大功能，分析Sora（实现）大法，评估巨大冲击。冲击方面，主要关注点在于对影视、短视频、娱乐等领域的影响。但是，Sora改变AI认知方式，开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途，才是未来暴风眼，真正的重点。而世界模拟器，是远比AGI、具身智能、元宇宙更炸裂的智能未来。Sora技术报告最有价值、最语焉不详、最容易产生不同理解的一句话是：「通过扩大视频生成模型的规模，我们有望构建出能够模拟物理世界的通用模拟器，这无疑是一条极具前景的发展道路」。而本文所述世界模拟器，与Sora目前自述以及业内理解，可能不太一样。很显
原创文章，转载请标注。https://blog.csdn.net/leeboyce/article/details/135590928文章目录背景产品设计解决什么问题？举个栗子问题分析**接口调用服务化过程**问题2：如何增加构造请求的难度？解决方案**解决以上问题，有如下三种方案**设计点一：防止请求参数伪造设计点二：防止脱离容器设计点三：防止请求重放整体防御流程问题反思背景从2019年开始主导一些业务安全相关的基础安全产品，如设备指纹、环境检测以及接口防护等，对于验证码也有系统维护和相关破解经验。其中也有许多自己觉得还算可以（能够满足业务）的设计，当然也有一些实践后发现不足的设计。写这篇
搜索引擎对互联网的重要性不言而喻，不过，随着ChatGPT及其类似AI工具的推出，对搜索引擎带来了前所未有的挑战。因为ChatGPT具有自然语言处理能力，能够更好地理解用户的搜索意图，提供更准确、更相关的搜索结果。同时，还可以根据用户的搜索历史和行为数据，为用户提供更加个性化的搜索体验，推荐更符合用户需求的内容。不过，目前ChatGPT并不能完全替代传统搜索引擎。传统搜索引擎在信息索引、查询准确度和查询功能等方面仍具有优势。本票介绍Google搜索引擎中增强搜索技巧的一些搜索运算符，看看传统搜索引擎的在准确性，效率，结果多样性和稳定性方面依然强大的优势。1.限定范围搜索1.1.搜索结果中必须包
原作： 塞缪尔·弗兰德引言：为最强大的语言模型铺平道路的核心技术 使用Dall-E生成的图像稀疏混合专家模型(MoE)已成为最新一代LLMs的核心技术，例如OpenAI的GPT-4、MistralAI的Mixtral-8x7等。简而言之，稀疏MoE是一种非常强大的技术，因为理论上，它允许我们以O(1)的计算复杂度扩展任何模型的容量！然而，正如通常的情况一样，问题在于细节，要让稀疏的MoE正常工作就需要确保这些细节完全正确。在本文中，我们将深入探讨稀疏MoE领域的一个核心贡献，即SwitchTransformer（Fedus等人，2022年），它首次展示了利用这项技术实现了令人印象深刻的扩展特性
基本的安全概念前言 本篇文章是CISSP系列的第一篇文章，属于“域一安全与风险验证”中的内容，本篇文章会尽可能以简单而又严谨的内容讲解关于实现安全治理的原则与策略，这对我们后面学习理解其他七个域会提供很大的帮助。 文章主体介绍四部分内容，分别是信息安全的三要素、失败的安全控制、AAA认证和常见的保护机制，希望本篇文章能够对读者有所帮助。信息安全的“三要素” 信息安全的三要素指的是保密性、完整性和可用性，它们在信息安全中十分重要，作为大多数网络安全设备设计的指导原则。保密性 保密性指为保障数据、客体和资源保密状态而采取的措施。它保护的目标是组织或最小化未经
近日，以“释放运算力 繁荣云生态”为主题的龙蜥操作系统大会阿里云分论坛圆满举办。分论坛上，来自阿里云、上海交通大学、英特尔、千寻位置等企业、高校的12位技术专家，从硬件协同、生态建设等方面，共同探讨了智算时代下的云计算。龙蜥社区与阿里云云市场、计算巢重磅发布了《Alibaba Cloud Linux 伙伴招募计划》，该计划将把来自阿里云的技术积累和推广资源、商业资源，与龙蜥社区开放强大的生态力量和技术协同相结合，号召服务商伙伴们进行共建，让用户享受更好的体验。过去三年，阿里云结合龙蜥社区技术为用户提供多样性迁移方案，解决CentOS停服的影响、为跨架构迁移提供全链路保障。（图/阿里云分论坛现场
互联网时代，隐私泄露和广告轰炸已经揭示了部分智能电视市场的走向，更让网络安全专家们担心的是，这些设备日益成为DDoS攻击和传播非法内容的工具。那么，怎么在便利与安全之间找到平衡点呢？首先要做的就是断开智能电视与互联网的连接，保持连接无疑是在冒险。网络安全公司QratorLabs专家向Cybernews透露，他们观察到智能电视被当作分布式拒绝服务（DDoS）攻击的工具。因为这些智能电视能够运行游戏、应用程序及其他软件，给威胁行为者提供了进行恶意攻击的机会。而且这些智能电视会在你家墙上挂很多年，其软件支持通常在三到四年后结束，和手机相比，它们接收更新的频率较低，而且收到的更新通常是为了提升用户体验
合成数据已经成为了大语言模型进化之路上最重要的一块基石了。在去年底，有网友扒出前OpenAI首席科学家Ilya曾经在很多场合表示过，LLM的发展不存在数据瓶颈，合成数据可以解决大部分的问题。图片英伟达高级科学家JimFan在看了最近的一批论文后也认为，使用合成数据，再加上传统用于游戏和图像生成的技术思路，可以让LLM完成大幅度的自我进化。图片而正式提出这个方法的论文，是由来自UCLA的华人团队。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.01335v1他们通过自我对弈机制（SPIN）生成合成数据，再通过自我微调的方法，不使用新的数据集，让性能较弱的LLM在OpenLLM
