作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-17 来源平台:GitHub 摘要: 2026年,AI部署已从训练主导转向推理主导,推理成本占总支出的8...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-17 来源平台:GitHub 摘要: 2026年,AWS、阿里云、字节跳动等全球顶级云厂商纷纷选择vLL...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-17 来源平台:GitHub 摘要: 2026年,AI行业的成本结构已经发生根本性转变。本文通过云厂商真...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 构建一套适合自己的机器学习方法论是每个ML从业者和企业的核心竞争力...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 在机器学习的演化过程中,从传统机器学习(ML)升级到深度学习(DL...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 机器学习在安全领域的应用已经从理论研究走向了工业界实践,成为现代安...
在线学习是指模型一次处理一个数据样本,然后更新模型参数,不断重复这个过程。在线学习的特点是:
对抗样本的生成基于以下基本原理:机器学习模型在高维空间中通常是线性的,对输入的微小变化敏感。攻击者可以通过计算模型的梯度,找到使模型输出变化最大的方向,然后沿该...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 类别不平衡是机器学习中的常见问题,在安全领域尤为突出。稀有攻击检测...
本节为什么值得重点关注:随着大模型、生成式AI等技术的快速商业化,数据质量已成为AI产品竞争力的核心壁垒。理解数据从原始状态到可变现资产的转化过程,是把握AI时...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 特征重要性分析是机器学习模型调试和优化的重要工具,但在实际应用中存...
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 机器学习可解释性已成为安全领域的关键技术,不仅是合规要求,更是调试...
传统的机器学习模型对噪声标签非常敏感,容易过拟合噪声,导致模型性能下降。最新研究表明,即使只有5%的噪声标签,也可能导致模型性能下降30%以上。在安全领域,模型...
在平台侧,我们统一纳管多集群资源,实现了统一调度能力和模型生命周期管理,关联了公司自有的数据存储(涉及数据集预热、模型存储), 这里有一个技术点:Go动态感知资...
“通用大模型通吃一切”的迷思正在破灭。Gartner 预测,到 2028 年,超过 50% 的企业级 GenAI 模型将是“领域特定语言模型(DSLMs)”。企...
RNA N⁶-甲基腺苷(m⁶A)识别蛋白 YTHDC2 在炎症、肿瘤及代谢调控等多种疾病过程中发挥关键作用,但长期缺乏高效的小分子抑制剂。研究人员构建了一种显式...
这种设计的核心优势在于:一方面,通过任务分工提升了模型在各时间区间的性能;另一方面,仅需加载对应区间的专家模型即可完成采样或仿真任务,显著降低了训练与推理的计算...
在结构生物学与药物研发的交叉领域,生物分子结构预测的精度与效率直接决定了基础研究的推进速度和产业转化的落地周期。自AlphaFold2实现蛋白质单体结构的实验级...