Protect AI 最新发布的一份 2024 年 7 月漏洞报告在各种大语言模型(LLM)中发现了 20 个严重漏洞。 这些漏洞是通过 Protect AI 的“huntr”漏洞赏金计划发现的,这也是全球首个 AI/ML 漏洞赏金计划。该社区由 15,000 多成员组成,在整个 OSS AI/M
你可能在各种应用中听说过 机器学习 machine learning (ML),比如垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR)和计算机视觉。开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手,有很多的书籍,有学术论文,有指导练习,有独立项目。在这些众多的选择里面,很容易迷失你最初想学习的目标。所以在今天
人工智能(AI)和机器学习(ML)正在影响当今几乎每个行业。本文重点介绍了这些技术在我们日常生活中的各种使用方式,以及一些开源云平台如何实现其部署。人工智能 artificial intelligence (AI)的目标是构建能够模仿人类认知的机器和自动化系统。在全球范围内, AI 正在以各种方式改
测试你的机器的 ML 工作负载能力!在这一年里,我们看到了 新的人工智能联盟 的成立,以及一些人对 人工智能模型的开源定义 的质疑,但我们仍然看到了大量的新发展。其中一项进展就是人工智能基准测试领域,流行的 Geekbench ML 在其最新版本中做了一些非常酷的事情。正在发生的事情: 在 最近的公
go 语言在机器学习中拥有开源社区的积极助力,提供了诸多库和工具,包括 tensorflow、pytorch 和 golearn。这些项目为 go 开发人员提供了利用 tensorflow 的 api、pytorch 的动态图计算能力以及 golearn 的机器学习算法的能力。这些开源贡献简化了 m
go 语言在机器学习中可扩展性设计的核⼼答案在于遵循可扩展性原则,如并行化和松散耦合架构,并加以 go 的并发性和弹性特性。通过实战案例展示了分布式模型训练和在线学习和推断场景中 go 技术的可扩展性应用,包括分布式任务协调、在线模型更新与预测。 Golang 技术在机器学习中的可扩展性设计 引言