臨近春節(jié),360手機(jī)衛(wèi)士極客版收到了一份來自德國的賀禮:國際知名安全軟件評(píng)測機(jī)構(gòu)AV-TEST通知360手機(jī)衛(wèi)士極客版獲得全年最佳手機(jī)安全軟件大獎(jiǎng)。2014年,在AV-TEST公布的6次測評(píng)中,360手機(jī)衛(wèi)士極客版以全年大滿貫的成績通過考試,在眾多參與評(píng)測的國內(nèi)外產(chǎn)品中脫穎而出,獲得全球第一。
圖:360手機(jī)衛(wèi)士極客版榮獲AV-TEST 2014年度最佳手機(jī)安全軟件
近年來,安全廠商和黑客的較量正逐漸從PC端向移動(dòng)端轉(zhuǎn)移,這對(duì)安全廠商提出了更高要求。AV-Test手機(jī)端安全軟件的評(píng)測結(jié)果因此也日益?zhèn)涫荜P(guān)注。AV-Test是一家國際知名的反病毒評(píng)測機(jī)構(gòu),在反病毒研究和數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域已經(jīng)有15年的歷史經(jīng)驗(yàn)。據(jù)悉,作為一個(gè)完全獨(dú)立的第三方評(píng)測機(jī)構(gòu),AV-TEST的權(quán)威性源于其繼承了德國人的客觀和嚴(yán)謹(jǐn),測試完全基于病毒樣本庫自動(dòng)進(jìn)行,最大限度的減少了人為因素對(duì)測試結(jié)果的影響。
每隔兩個(gè)月,AV-TEST都會(huì)對(duì)安卓手機(jī)安全軟件進(jìn)行一次評(píng)測,使用最新一個(gè)月中3000左右個(gè)流行活躍的惡意樣本,全面測試手機(jī)安全軟件應(yīng)對(duì)最新安全威脅的能力,對(duì)安全廠商進(jìn)步提供了有力的引導(dǎo)。
在當(dāng)今“移動(dòng)支付安全、手機(jī)釣魚APP、木馬群發(fā)詐騙短信、隱私竊取”等新型移動(dòng)安全威脅越發(fā)嚴(yán)重的大背景下,360手機(jī)衛(wèi)士極客版打破了以往手機(jī)安全產(chǎn)品只能被動(dòng)攔截和查殺的局面,率先實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防御,讓用戶容易知曉軟件各項(xiàng)權(quán)限的意義,滿足了用戶保護(hù)自己隱私的需求,360手機(jī)衛(wèi)士極客版一直在新技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用中處于領(lǐng)先地位,贏得了同行和用戶的一致肯定。
據(jù)了解,360手機(jī)衛(wèi)士極客版憑借自主開發(fā)的QVS+360“云查殺”雙核查殺引擎技術(shù),使掃描查殺手機(jī)病毒的時(shí)間更短,識(shí)別更準(zhǔn),可有效實(shí)現(xiàn)用戶在查殺木馬及病毒等安全需求上的實(shí)時(shí)防護(hù),其查殺引擎技術(shù)不僅在國內(nèi),在全球均可稱為首屈一指。同時(shí),360手機(jī)衛(wèi)士極客版繼承了360在移動(dòng)安全領(lǐng)域的創(chuàng)新與專業(yè)的優(yōu)良基因,一直走在國際手機(jī)病毒查殺技術(shù)的前端。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。