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近日,腾讯智慧安全御见威胁情报中心监测发现,不法黑客通过 1433 端口爆破入侵SQL Server服务器,植入远程控制木马并安装为系统服务,然后利用远程控制木马进一步加载挖矿木马进行挖矿。用户电脑不知不觉间沦为不法分子“挖矿”的工具,电脑算力被占用,同时极有可能带来一系列网络安全风险。截止目前,该木马现已累计感染约 3 万台电脑。腾讯智慧安全御见威胁情报中心实时拦截该挖矿木马的入侵,将其命名为“ 1433 爆破手矿工”?
网上挖矿真的能赚钱吗?近日,腾讯电脑管家捕获了一款“闷声发大财”的挖矿木马:自2016年首次被发现至今,PhotoMiner木马参与门罗币挖矿的累计收入已高达8900万人民币,堪称名副其实的“黄金矿工”。该木马再度出现活跃迹象,正通过入侵感染FTP和SMB服务器进行大范围传播。 目前,腾讯电脑管家已全面拦截该木马,并提醒广大用户使用安全软件加强防范。同时,腾讯电脑管家“反挖矿防护”功能已覆盖全版本用户,可保护用户电脑系统?
微软的Win11系统加入了对TPM安全模块的强制要求,这带来一些麻烦,AMD的锐龙平台支持fTPM固件,避免了没有物理TPM导致的不兼容问题。然fTPM模块过去一两年也惹出了麻烦,那就是导致锐龙处理器的卡顿、死机等意外,之前是在Win11、Win10等平台上,之后在Linux平台上也遇到了这个问题。问题的核心还是要靠AMD解决,面对LinusTorvalds的建议,AMD这边还没什么回应。
AMD承认,在Linux系统中开启AMD锐龙处理器的fTPM,将可能导致系统出现间歇性的卡顿、死机等情况。该Bug在Linux 6.1内核中表现得最为明显,这是因为因为在提案b006c439d58db下,默认情况下开始使用fTPM进行hwrng会触发Bug。想要完全根治问题需要等待AMD后续的官方修复补丁。
早在2022年3月,AMD就曾确认,在Win10与Win11系统下,开启锐龙处理器的fTPM,将可能导致系统出现间歇性的卡顿、死机等情况,并发布BIOS更新进行了修复。但出乎预料的是,在一年后的现在,同样的问题出现了在Linux系统上。官方暂时还没有明确该问题需要多久进行修复。
近期发售的 Steam Deck 虽然预装的是基于 Linux 的 Steam OS 系统,但是 Valve 一直打算让这款游戏掌机支持 Windows 系统。现在该公司消除安装 Windows 11 的一个主要障碍,将对 Windows 的支持又向前推进了一步。在 Steam Deck 最新的操作系统测试版补丁说明中,最值得注意的细节可能是增加了对固件可信平台模块(fTPM)的支持,这使得用户可以在设备上安装 Windows 11。该 BIOS 功能是对 Windows 11 刚推出时成为一个有争议的要求的常见解决方案。 一个系统要正式支持Windows 11,必须有TPM 2.0,这最初让许多用户感到震惊,因为它将操?
尴尬的是,在 AMD 平台上,该公司选用了基于系统固件的 fTPM 方案,而不是配备专用的可信平台芯片...在微软反馈中心、Reddit 等社交媒体、以及各大科技新闻网站的评论区,已有许多 AMD 用户留言称遇到了同样的问题...如果实在难以忍受,不妨尝试在 UEFI BIOS 设置中临时禁用 fTPM 功能(Valorant 等游戏将无法运行),直到微软和 AMD 给出更正式的解决方案......
【新智元导读】模仿人类阅读过程,先分段摘要再回忆,谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能,有效上下文提升了3-20倍。基于Transformer的大语言模型具有很强的语言理解能力,但LLM一次能够读取的文本量仍然受到极大限制。还可以看到ReadAgentS大大优于ReadAgent-P,性能改进的代价是检索阶段的请求数量增加了六倍。
谷歌旗下的DeepMind研究团队最近推出了名为AlphaGeometry的人工智能系统,该系统在解决几何奥林匹克问题方面表现出色,几乎可与人类金牌得主相媲美。这一成就代表着在大学预科数学困难领域中复杂自动推理能力的显著进步。AlphaGeometry的发布标志着在计算机程序领域中首次实现了比IMO平均候选程序更有效地证明欧几里得平面几何定理的突破,推动了数学竞赛顶峰推理的自动化�
【新智元导读】今天,谷歌DeepMind的AlphaGeometry模型登上了Nature!30道IMO几何题中,它能做出25道,已经接近人类金牌选手的水平!GPT-4,却一道题都没做出来,直接挂了零蛋。谷歌DeepMind的AI智能体,又破纪录了!这个名叫AlphaGeometry的AI系统,能做出国际数学奥林匹克的30道几何题中的25道,这个表现,已经接近了人类的奥数金牌得主。英伟达机器学习科学家ShengyangSun好奇地问,「这些
谷歌DeepMind团队与其他团队联合发表的一篇论文声称AI可以自主创造合成物,引发了广泛讨论。伦敦大学的一位化学教授发现了这篇论文中严重的缺陷,指出其材料表征存在问题,并建议撤回该论文。这一事件引发了对AI在化学领域应用的讨论,提醒人们在应用AI时要注意其局限性。
【新智元导读】Inflection-2最新发布!性能碾压一众大厂模型,仅输一手GPT-4要集成到Pi?最近,InflectionAI发布了全新的一款AI模型。更炸裂的是InfectionAI对这款模型的评价——性能直超谷歌和Meta开发的两款模型,紧随OpenAI的GPT-4之后。真能充当心理咨询的角色呢。
GoogleDeepMind的研究发现,通过简单的查询攻击方法,可以从ChatGPT中泄露出大约几MB的训练数据,成本仅约200美元,引起社交网络哗然。研究团队成功攻击了生产级模型,打破了对齐设定,即使模型经过对齐,也能通过命令诱导模型输出训练数据,暴露个人信息,揭示了对抗模型泄露的新途径。新的攻击方式提出了对抗模型泄露的新思路,强调了在开发和使用大型语言模型时对隐私和安全的重视,并呼吁进行更全面的测试和防护措施。
在最新的《自然》杂志上发表的一篇论文中,研究人员展示了一种名为「游戏学习者」的新算法,这一人工智能程序结合了引导式搜索、机器学习和博弈论,成功在多种棋盘游戏中取得胜利。这一成就标志着AI技术在策略游戏领域的又一重大进步。它不仅拥有坚实的理论基础能够随着计算资源的增加提高性能。
苹果公司将于2026年在其iPadmini和iPadAir机型上采用OLED显示屏。苹果将在2024年从iPadPro开始转向OLED显示屏,随后是其他iPad机型和MacBook。外媒报道称,乐金显示预计将生产11英寸和12.9英寸的iPadPro显示屏三星显示将只生产11英寸的iPadPro面板。
在最新的AI研究报道中,GoogleDeepMind推出了一项名为“优化通过提示”的技术,将大型语言模型作为其自身提示的优化器。该方法旨在通过自然语言描述问题,指导LLM生成和改进解决方案,从提高提示性能。https://docs.llamaindex.ai/en/latest/examples/prompts/prompt_optimization.htmlOPRO是利用LLM优化其性能的多种技术之一,这一领域正在积极探索各种主题,包括越狱和红队行动,研究人员正在不断释放大型语言模型的全部潜力。
GoogleDeepMind的AILyria模型创建的音频,包括使用YouTube新音频生成功能制作的曲目,将使用SynthID水印标记,以便人们在事后识别它们的AI生成来源。在一篇博客文章中,DeepMind表示这种水印人耳不会察觉,并且「不会损害听觉体验」,并补充说即使音频轨道被压缩、加速或减速,或者添加了额外噪音,水印仍应可被检测到。这种水印能够抵抗剪裁或调整大小等编辑操作,尽管DeepMind警告说它不是对「极端图像操作」的万无一失的防御。
微软宣布推出首款自主研发的AI芯片Maia100,旨在训练大型语言模型,并推出基于Arm架构的通用计算芯片Cobalt100,以优化云计算工作负载。金山办公WPSAI开启公测,小米14深度合作金山办公旗下WPSAI正式开启公测,具备生成式人工智能能力,可通过自然语言输入实现文档生成、改写、总结、润色等功能,小米14系列手机可使用。ChatCoder是北大实验室提出的方法,通过与LLM聊天来细化
【新智元导读】谷歌DeepMind再次在科学细分领域——天气预报迈出重要的一步。全新AI模型GraphCast可在1分钟内,精准预测10天全球天气,甚至还可以预测极端天气事件。在看了研究介绍之后,网友表示,谷歌你快出个应用啊!对于天气预报的能力,很多网友表示,现在已经可以期望预报的精细度到不同街道,并且精确到分钟了。
谷歌DeepMind最新推出的全球天气预报AI模型GraphCast引起科学界瞩目。这一模型不仅能在短短1分钟内预测未来10天的全球天气,甚至还能准确预测极端天气事件。这一模型的推出标志着天气预报迈出了重要一步,为未来的气象研究和防灾工作提供了创新性的解决方案。
说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力,其中之一就是通过提供上下文中的样本,要求模型根据最终提供的输入生成一个响应,从实现少样本学习的能力。这一点依靠的是底层机器学习技术「Transformer模型」,并且它们也能在语言以外的领域执行上下文学习任务。更多研究细节,可参考原论文。
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验,旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现,几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
Meta的AI首席研究员YannLeCun近日警告称,对AI的过早监管可能会加强科技巨头的主导地位,抑制创新竞争。AI研究和开发的监管可能会适得其反,因为在AI安全的幌子下,可能导致“监管被掌握”。他认为当前的AI被高估了,但也相信未来更强大的AI系统将有助于解决气候变化和疾病控制等重大挑战。
大型语言模型在推理任务上表现出令人惊艳的能力,特别是在给出一些样例和中间步骤时。prompt方法往往依赖于LLM中的隐性知识,当隐性知识存在错误或者与任务不一致时,LLM就会给出错误的回答。对于GPT3.5来说,这种改进并不显著,因为在处理文本输入时,它经常产生除规则幻觉以外的错误。
扩散模型彻底改变了各种数据类型的生成建模。在实际应用中,例如从文本描述生成美观的图像,通常需要微调。DRaFT方法的效率、通用性和有效性,使其成为这个领域研究者和从业者的有价值工具。
扩散模型已经革新了各类数据的生成建模。但是在实际应用中,如根据文本描述生成美观图像,仍需要微调模型。其效率、通用性和有效性使其成为机器学习和生成建模领域研究者和从业者的有价值工具。
大型语言模型因其模仿人类特性引起了广泛关注。这些模型能够回答问题、生成内容、总结长文本段落等等。PB不需要更新参数来进行自我参照的自我改进,这表明未来更广泛、更有能力的LLMs可能会从这一策略中受益。
GoogleDeepMind与33家其他研究机构合作推出了一个令人瞩目的新项目,旨在解决机器人领域的一个重大挑战:为每个机器人、任务和环境训练机器学习模型所需的巨大工作量。这个项目的目标是创建一个通用型AI系统,能够与不同类型的物理机器人协同工作,并执行多种任务。机器人领域的未来在于使机器人能够相互学习,让研究人员互相学习。
在大模型不断取得突破的2023,把大模型当做大脑来辅助运行的具身智能机器人研究也在被迅速推进。2个多月前,谷歌DeepMind推出了第一个控制机器人的视觉-语言-动作模型——RT-2。未来的另一个方向是进一步探索不同数据集的混合会如何影响跨具身智能体泛化,以及这种泛化是如何是实现的。
【新智元导读】谷歌DeepMind提出了一个全新的优化框架OPRO,仅通过自然语言描述就可指导大语言模型逐步改进解决方案,实现各类优化任务。「深呼吸,一步一步地解决这个问题。这项研究首次提出并验证了使用大语言模型进行优化的有效性,为利用LLM进行更广泛优化任务提供了框架和经验,是这个新的研究方向的开拓性工作,具有重要意义。