Salt Typhoon used custom malware JumbledPath to spy U.S. telecom providers
中国与中国的网络间谍组盐台风使用自定义的恶意软件Jumbledpath在美国间谍电信提供商上。思科塔洛斯（Cisco Talos）研究人员报告说，中国链接的APT集团盐台风使用称为Jumbledpath的定制公用事业，以监视美国电信提供商的网络流量。中国链接的APT集团盐台风（也称为著名的球形和Ghostemperor），至少从2019年开始就很活跃，[…]
Kimsuky APT group used custom RDP Wrapper version and forceCopy stealer
研究人员发现朝鲜的 Kimsuky APT 组织发起鱼叉式网络钓鱼攻击以传播 forceCopy 信息窃取恶意软件。来自 AhnLab 安全情报中心 (ASEC) 的研究人员观察到朝鲜的 Kimsuky APT 组织进行鱼叉式网络钓鱼攻击以传播 forceCopy 信息窃取恶意软件。Kimsuky 网络间谍组织（又名 ARCHIPELAGO、Black Banshee、Thallium、Velvet Chollima、APT43）于 2013 年首次被卡巴斯基研究人员发现。该组织在控制下工作 […]
How to Fine-Tune DeepSeek-R1 for Your Custom Dataset (Step-by-Step)
一步一步微调 DeepSeek 模型……即使您是 LLM 新手！
Deploy DeepSeek-R1 distilled Llama models with Amazon Bedrock Custom Model Import
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 自定义模型导入来部署精简版的 DeepSeek-R1 模型。我们专注于导入当前支持的变体 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 和 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，它们在性能和资源效率之间实现了最佳平衡。
Create a SageMaker inference endpoint with custom model & extended container
这篇文章将引导您完成使用 NASA 的 Prithvi 模型在 SageMaker 上部署单个自定义模型的端到端过程。Prithvi 模型是 IBM 和 NASA 团队在连续的美国协调 Landsat Sentinel 2 (HLS) 数据上预先训练的首创时间 Vision 转换器。可以使用 mmsegmentation 库对其进行微调以进行图像分割，用于烧伤疤痕检测、洪水测绘和多时间作物分类等用例。
How to Build a Custom GPT in 5 Easy Steps: A Beginner’s Guide
使用此易于理解的初学者指南，了解如何在 Weam 中构建自定义 GPT（生成式预训练转换器）。文章《如何通过 5 个简单步骤构建自定义 GPT：初学者指南》首先出现在 Weam - AI For Digital Agency 上。
ChatGPT nya funktion låter dig anpassa personlighet på chatten
OpenAI 推出了一项新功能，允许用户通过为聊天机器人分配不同的特征（例如“健谈”和“Z 世代”）来定制与 ChatGPT 的交互。本次更新改进了现有的定制指令系统，旨在提供更加个性化的响应。值得注意的是，该功能与 ChatGPT 的 […] 帖子 ChatGPT 的新功能可让您在聊天中自定义个性首次出现在 AI 新闻中。
Efficiently build and tune custom log anomaly detection models with Amazon SageMaker
在本文中，我们将引导您完成使用 Amazon SageMaker 构建自动化机制以处理您的日志数据、对其进行训练迭代以获得性能最佳的异常检测模型并将其注册到 Amazon SageMaker 模型注册表以供您的客户使用的过程。
Unlocking ChatGPT’s Hidden Gem: Custom GPTs
重要性：解锁 ChatGPT 的隐藏宝石：自定义 GPT - 了解如何个性化 AI 以提高生产力、创造力等。
Amazon Q Apps supports customization and governance of generative AI-powered apps
在这篇文章中，我们将研究这些功能如何增强 Amazon Q Apps 的功能。我们探索了新的自定义选项，详细介绍了这些改进如何使 Amazon Q Apps 更易于访问并适用于更广泛的企业客户。我们重点介绍自定义标签、经过验证的应用程序、私人共享和数据收集应用程序（预览）等关键功能。
2024 年 12 月 10 日对一起信息安全事件的调查让 Doctor Web 的病毒分析师发现了一场正在进行的活动，该活动融合了网络犯罪分子使用的许多现代趋势。一位客户在怀疑他们的计算机基础设施遭到入侵后联系了 Doctor Web。在分析客户的数据时，我们的病毒分析师发现了许多类似的案例，这使他们得出结论，一场活跃的活动正在进行中。看来黑客的努力主要集中在东南亚。在攻击过程中，他们使用了一套全面的恶意软件，这些恶意软件部署在各个阶段。不幸的是，我们的分析师无法确定如何获得对受感染机器的初始访问权。然而，他们能够重建其余的攻击链。值得注意的是，威胁行为者设法恶意利用了 eBPF（扩展伯克利
Elevate customer experience by using the Amazon Q Business custom plugin for New Relic AI
适用于 Amazon Q Business 的 New Relic AI 自定义插件创建了一个统一的解决方案，该解决方案结合了 New Relic AI 的可观察性洞察和建议以及 Amazon Q Business 的检索增强生成 (RAG) 功能，以及易于使用的自然语言界面。本文探讨了用例、此自定义插件的工作原理、如何启用它以及它如何帮助提升客户的数字体验。
Getting started with Amazon Bedrock Agents custom orchestrator
在本文中，我们将探讨 Amazon Bedrock Agents 如何简化生成式 AI 工作流的编排，特别是通过引入自定义编排器功能。您可以使用自定义编排器来微调和优化与特定业务和运营需求更紧密结合的代理工作流。我们概述了该功能的主要优势，包括对编排的完全控制、实时调整和可重用性，然后详细介绍了它如何管理 Amazon Bedrock Agents 和 AWS Lambda 之间的状态转换和基于合约的交互。
这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Agents、Amazon Knowledge Bases 和 RAGAS 评估指标来构建自定义幻觉检测器并使用人机交互对其进行修复。代理工作流可以通过不同的幻觉补救技术扩展到自定义用例，并提供使用自定义操作检测和缓解幻觉的灵活性。
simpleshow Launches New Visual And Audio Options To Help Customize Videos
凭借新的插图风格和语音模仿作为一键式音频选项，simpleshow 朝着完全定制的企业视频解决方案迈出了下一步。本文首次发表于 eLearning Industry。
Customize small language models on AWS with automotive terminology
在本文中，我们将指导您完成在 AWS 上自定义 SLM 的各个阶段，特别关注汽车术语作为问答任务的诊断。我们从数据分析阶段开始，然后逐步完成端到端流程，涵盖微调、部署和评估。我们将定制的 SLM 与通用 LLM 进行比较，使用各种指标来评估词汇丰富度和整体准确性。
Create a generative AI–powered custom Google Chat application using Amazon Bedrock
AWS 提供强大的生成 AI 服务，包括 Amazon Bedrock，它允许组织创建定制的用例，例如基于聊天的 AI 助手，可根据客户文档中包含的知识提供答案等等。许多企业希望将这些尖端的 AI 功能与他们现有的协作工具（例如 Google Chat）集成，以 [...]
Accelerate custom labeling workflows in Amazon SageMaker Ground Truth without using AWS Lambda
Amazon SageMaker Ground Truth 支持创建高质量、大规模的训练数据集，这对于在包括大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 在内的各种应用程序中进行微调至关重要。通过将人工注释者与机器学习相结合，SageMaker Ground Truth 显着降低了数据标记所需的成本和时间。无论是注释图像、视频还是 […]
