با ادغام سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در گردش کارهای سازمانی، منظر امنیت هوش مصنوعی نیز به سرعت تغییر کرده است. در حالی که بسیاری از توسعه‌دهندگان بر قابلیت‌های عملکردی این مدل‌ها تمرکز دارند، یک آسیب‌پذیری حیاتی همچنان توسط کسانی که متخصص امنیت AI نیستند نادیده گرفته می‌شود...
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از آزمایشگاه‌های تجربی به زیرساخت‌های حیاتی، تقاضا برای لایه‌های سرویس‌دهی مقاوم، مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه هرگز به این اندازه نبوده است. با این حال، تکیه مستقیم بر APIهای خارجی LLM ریسک‌های قابل توجهی دارد: تأخیرهای غیرقابل پیش‌بینی...
با گسترش کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در برنامه‌های سازمانی و محصولات مصرفی، منظر امنیتی آن‌ها به سرعت تغییر کرده است. در حالی که آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری سنتی مانند تزریق SQL مستند شده‌اند، مدل‌های زبانی بزرگ یک بردار حمله منحصر به فرد به نام تزریق پرامپت را معرفی می‌کنند...
انتشار مدل Llama 3.1 8B متا، ورود به دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را تسهیل کرده است. اما اجرای کارآمد آن‌ها بر روی سخت‌افزارهای معمولی همچنان چالش‌برانگیز است. این مقاله راهکارهای کم‌تراشی را برای بهینه‌سازی مصرف حافظه بررسی می‌کند.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نحوه تعامل ما با نرم‌افزارها را متحول کرده‌اند، اما به طور سنتی در استدلال منطقی عمیق، اثبات‌های ریاضی پیچیده و استدلال علمی چندمرحله‌ای مشکل داشتند. نوبت به سری o1 OpenAI رسیده است، کلاسی جدید از مدل‌ها که به طور خاص برای «تفکر» قبل از پاسخ دادن آموزش دیده‌اند...
در عصری که حریم داده‌ها اولویت اصلی است، تکیه بر APIهای مدل‌های زبانی بزرگ شخص ثالث برای اطلاعات حساس، روز به روز غیرممکن‌تر می‌شود. توسعه‌دهندگان به سمت محیط‌های اجرای محلی روی می‌آورند که تضمین می‌کنند داده‌ها هرگز از دستگاه خارج نمی‌شوند. یکی از قدرتمندترین معماری‌ها برای این منظور...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول فین‌تک، توانایی پردازش و بازیابی داده‌ها با دقت میکروثانیه‌ای نه تنها یک مزیت، بلکه یک ضرورت است. با پذیرش فزاینده مؤسسات مالی از سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی، شناسایی ناهنجاری‌ها و موتورهای توصیه‌گر بلادرنگ، زیرساخت پایگاه داده زیربنایی...