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人工智能数字教材开放大型语言模型的开发
摘要：人工智能 (AI) 正被应用于各个领域，而对生成式人工智能的研究，尤其是在自然语言处理 (NLP) 技术方面的研究正在积极开展。目前，教育领域与生成式人工智能相关的研究使用的是 GPT 之类的封闭式大型语言模型 (LLM)。然而，这些模型有局限性，因为它们难以微调并且成本高昂。本研究旨在通过微调和比较基于韩语模型构建的 Llama2 和 Polyglot 与非基于韩语模型的 Llama3 的性能来探索开放式 LLM 的潜在教育应用。实验使用来自小学社会研究和科学学科的问答数据集，结果表明 Llama2 13B 模型表现出最高的性能，其次是 Polyglot 12.8B 模型。 Llama3 8B 模型实现了 Llama2 13B 模型约 93.08% 的性能，以及 Polyglot 12.8B 模型约 98.63% 的性能。这表明，即使是相对较小的非韩语模型也能表现出高性能。
1954 年 1 月，乔治城大学和 IBM 进行了实验
• 快速电子翻译器将俄语翻译成英语（纽约时报）——昨天下午，人们在这里公开演示了一台机器将有意义的文本从一种语言翻译成另一种语言，据信这是第一次成功使用机器。这可能是学者们几个世纪以来寻找“机械翻译器”的成果。• 机器人翻译得非常灵巧（基督教科学箴言报）• 一切都由机器完成（纽约先驱论坛报）——昨天，一个拥有 250 个词的庞大电子“大脑”在不到十秒钟的时间内将俄语句子翻译成了简单的英语。• 机器人大脑将俄语翻译成英式英语（华盛顿时报先驱报）• 双语机器（新闻周刊）• 多语种的创意（化学周刊）
CANflict：利用外设冲突对汽车网络进行数据链路层攻击
当前汽车领域的研究已经从安全角度证明了控制器局域网 ( CAN ) 协议的局限性。应用层攻击涉及创建恶意数据包，被认为可以从远程进行，但可以被现代入侵检测系统 ( IDS ) 轻松检测到。另一方面，较新的链路层攻击更隐蔽，可能更具破坏性，但需要物理访问总线。在本文中，我们介绍了 CANflict，这是一种纯软件方法，允许从未修改的微控制器在数据链路层可靠地操纵 CAN 总线，克服了最先进工作的局限性。我们证明可以从远程受感染的 ECU 部署隐秘的 CAN 链路层攻击，目标是同一 CAN 网络上的另一个 ECU。为此，我们利用微控制器外设之间存在的引脚冲突来制作多语言帧，这允许攻击者在位级别控制 CAN 流量并绕过协议规则。我们通过实验证明了我们的方法在高端、中端和低端微控制器上的有效性，并通过发布一个可扩展的工具为未来的研究奠定了基础，该工具可用于在不同平台上实现我们的方法并在数据链路层构建 CAN 对策。
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。