最近，npm 创始人 Isaac Z. Schlueter 的创业团队（vlt technology Inc.）宣布推出两个新产品：新 JavaScript 包管理器 vlt 和下一代软件包注册表 vsr。下面就来了解一下创业团队以及他们的新产品！

在采访中，DomainTools的CISO Daniel Schwalbe探讨了日益严格的监管要求如何重塑了CISO的职责和日常决策。他概述了未来CISO所需的技能组合、2025年的关键工作重点，以及压力增加如何影响该职位的吸引力和人才保留。

GenAI技术虽被广泛期待能提高效率，却也可能在七大方面增加工作量：法律合规问题、AI幻觉与错误导致的额外审查、注意力分散、信息过载、新工具学习成本、数据科学团队负担加重及期望值与 ...

人工智能正在像往常一样改变云计算领域的业务，新的替代方案、增加的数据中心承诺和成本管理占据了中心位置。 人工智能正在像往常一样改变云计算领域的业务，新的替代方案、增加的数据 ...

不过，彭博社援引两位知情人士消息，这个内部代号「Orion」的模型并没达到预期效果。比如，到了夏末的时候，Orion 在处理没见过的编程问题时表现还不够理想。 总的来说，和 OpenAI 现有的模型比起来，Orion 的进步幅度远不如从 GPT-3.5 升级到 GPT-4 时那么大。要知道 GPT-3.5 可是 ChatGPT 最早用的那个系统。

就在刚刚，Meta、威斯康星大学麦迪逊分校、伍斯特理工学院、悉尼大学的几位学者提出PatternBoost，这种全新的方法可以在一些数学问题中寻找有趣的结构。

OpenAI研究科学家、德扑之父Noam Brown第一时间转发了新研究，并称我们通过o1开发了一种scale测试时计算的新方法，但它并不是唯一的方法，也可能不是最好的方法。很兴奋可以看到学术研究人员朝着这个方向，探索出新的方法。

哈佛、斯坦福、MIT等团队的一项研究表明：训练的token越多，需要的精度就越高。例如，Llama-3在不同数据量下（圆形8B、三角形70B、星星405B），随着数据集大小的增加，计算最优的精度也会增加。

这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling Law（用更多的数据训练更大的模型）可能 ...

然后该研究将注意力转向低精度训练，主要研究量化感知训练（仅权重）和低精度训练。该研究将模型分解为权重、激活和 KV 缓存，找到其中任何一个量化到任意精度时损失的 Scaling ...

考虑到测试时的资源限制，作者采用了参数高效的LoRA，为每个测试任务学习一组独立的adapter参数，附加在预训练模型的每一层之上，通过一个低秩矩阵与原始权重相乘起到调节作用。

港中文MMLab、上海AI Lab、腾讯团队简易实现了Vision Search Assistant，模型设计简单，只要两张RTX3090就可复现。 OpenAI推出SearchGPT没几天，开源版本也来了。 港中文MMLab、上海AI ...