Hugging Face

Екип изолира инфраструктура в рамките на проверки за сигурност на AI агенти

Случаят с Hugging Face: когато ИИ-агентите преминават границите си

Случаят с Hugging Face показва защо AI агентите се нуждаят от принципа на минималните права, мрежова изолация, безопасно изключване, мониторинг и човешка отговорност.

Прочетете повечеСлучаят с Hugging Face: когато ИИ-агентите преминават границите си
GPU инфраструктура за KVBoost и повторно използване на KV кеша в LLM

KVBoost: по-бързи LLM, когато общото съдържание не се намира в началото

KVBoost използва повторно блокове от KV кеша извън общия префикс, като използва „seam repair“ и контролиран бюджет на паметта.

Прочетете повечеKVBoost: по-бързи LLM, когато общото съдържание не се намира в началото
Инженер проверява сближаването на две вериги от данни за хибридно търсене с изкуствен интелект

Хибридно търсене с изкуствен интелект: как „Papers with Code“ съчетава думи, вградени представяния и надеждни резервни варианти

Хибридното AI търсене на Papers with Code показва как лексикалното търсене, вградените модели, данните с версии и надеждните резервни решения преминават от пилотен етап към производствена среда.

Прочетете повечеХибридно търсене с изкуствен интелект: как „Papers with Code“ съчетава думи, вградени представяния и надеждни резервни варианти
Екип по киберсигурност проверява инфраструктурата за данни на изкуствения интелект след кибератака

Кибератака с изкуствен интелект срещу Hugging Face: какво се променя за сигурността на предприятията

Атаката срещу Hugging Face показва защо наборите от данни, данните за достъп и агентите за изкуствен интелект се нуждаят от изолиране, бърза реакция при инциденти и човешки контрол.

Прочетете повечеКибератака с изкуствен интелект срещу Hugging Face: какво се променя за сигурността на предприятията
Екип за оценка на AI бенчмаркове в съвременна изчислителна лаборатория

Every Eval Ever: защо бенчмарковете за изкуствен интелект се нуждаят от прозрачност, преди да им се довериш

Бенчмарковете за изкуствен интелект изискват контекст за модела, набора от данни, подсказките и настройките. Вижте как Every Eval Ever прави резултатите проверими за бизнеса.

Прочетете повечеEvery Eval Ever: защо бенчмарковете за изкуствен интелект се нуждаят от прозрачност, преди да им се довериш