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/ML 供应链中寻找有影响力的漏洞。 “我们发现供应链中用于构建支持 AI 应用程序的机器学习模型的工具容

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。 所以在今天的文章中，我会列出 7 个步骤（和 50 多个资源）帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门

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 正在以各种方式改变着社会、政治和经济。 AI 应用的例子包括 谷歌帮助 Google Help 、Siri、Ale

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 最近的公告 中，Primate Labs 宣布发布 Geekbench ML 0.6 ，并提供一份早期

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 ml 应用程序的开发，使 go 语言成为构建高效、高性能 ml 解决方案的理想选择。 Go 技术在机器

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 引言随着机器学习 (ML) 应用的蓬勃发展，可扩展性和性能已成为关键考虑因素。Go 语言以其高并发性、低延