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Anima OS
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新的操作系统内核原语增强LLM安全检查
一种名为ProbeLogits的新型内核级操作已为AI原生操作系统开发，允许它们在生成token之前直接读取LLM的logit分布。该原语使操作系统能够在不需要单独的guard模型的情况下将代理行为分类为安全或危险，从而显著降低计算开销。在Qwen2.5-7B、Llama-3-8B和Mistral-7B等模型上的评估表明，在HarmBench和ToxicChat等基准测试上实现了高拦截率，性能与Llama Guard 3等现有guar…
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Anima OS 推出 Elastic Gang，实现 CPU 上动态 LLM 推理
一篇新论文介绍了一种名为“Elastic Gang”的新方法，用于在 Anima OS 中的 CPU 上管理大型语言模型 (LLM) 推理。该系统允许分配给 LLM 推理的核心数量在处理每个 Token 之间动态变化，这与需要固定核心集数的传统方法不同。这种动态调整旨在通过允许通用操作系统进程在 LLM 未主动使用核心时利用它们，同时避免死锁或数据损坏，从而提高整体系统吞吐量。
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MCP 为 AI Agent 提供硬件安全和网络自动化能力
研究人员正在开发新的架构来增强 AI Agent 的安全性和功能性。一种方法侧重于使用硬件密钥存储来保护加密操作中使用的私钥，从而显著降低密钥泄露的风险。另一个研究领域涉及使用具有模型上下文协议 (MCP) 的 Agentic AI 来自动化复杂的网络生命周期管理，提高多供应商环境中的效率和控制力。此外，目前正在努力为 AI Agent 建立强大的治理和安全原语，以确保与外部工具和系统的安全可靠的交互。