随着企业寻求更快、更灵活的开发框架,容器和 Kubernetes(K8s)的使用率持续上升。虽然理论上Kubernetes 与传统应用程序相比具有多项安全优势,但安全仍然是企业在云原生进程上最关心的问题之一。而这种担忧似乎不无道理。近期有报告发现,包括多家财富 500 强企业在内的 350 多家企业的 Kubernetes 集群均可被公开访问,并暴露在勒索软件等网络攻击之下。那么,为什么即便是这样的大企业在Kubernetes的安全问题上也会陷入苦战呢?
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在他看来,企业对AI的恐惧源自未知,而破解未知的钥匙,就藏在“AI平台+开源”这个看似简单的公式里。
斯坦福和魁北克研究团队首创"超新星事件数据集",通过让AI分析历史事件和科学发现来测试其"性格"。研究发现不同AI模型确实表现出独特而稳定的思维偏好:有些注重成就结果,有些关注情感关系,有些偏向综合分析。这项突破性研究为AI评估开辟了新方向,对改善人机协作和AI工具选择具有重要意义。
Pure Storage发布企业数据云(EDC),整合其现有产品组合,提供增强的数据存储可见性和基于策略的简化管理。EDC集成了Purity存储操作系统、Fusion资源管理、Pure1舰队管理和Evergreen消费模式等架构元素,提供类云存储管理环境。该方案支持声明式策略驱动管理,让客户专注业务成果而非基础设施管理。同时发布高性能闪存阵列和300TB直接闪存模块,并与Rubrik合作提供网络安全防护能力。
威斯康星大学研究团队提出"生成-筛选-排序"策略,通过结合快速筛选器和智能奖励模型,在AI代码验证中实现了11.65倍速度提升,准确率仅下降8.33%。该方法先用弱验证器移除明显错误代码,再用神经网络模型精确排序,有效解决了传统方法在速度与准确性之间的两难选择,为实用化AI编程助手铺平了道路。