AX-RAY
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- 2026-09-12 product_launch VIDRAFT's AX-RAY AI safety diagnostic system is powering a new 700B-parameter cybersecurity foundation model. 来源
3 天有情绪数据
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VIDRAFT的AI安全平台获得阿里云ModelScope认证
韩国AI初创公司VIDRAFT已在阿里云的ModelScope平台（一个重要的开源AI模型社区）上获得了“研究机构”认证。此次认证使VIDRAFT与Qwen和上海人工智能实验室等知名实体并列。该公司现正将其AX-RAY AI安全诊断平台推向中国市场，该平台根据全球监管框架，在12个安全类别和117个风险项下评估模型。AX-RAY的初步调查结果显示普遍存在安全问题，尤其是在AI代理行为和小模型方面，45%的受评估模型获得了最低等级。
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Naver Cloud牵头开发K-MYTHOS安全AI，VIDRAFT创建AX-RAY安全框架
由Naver Cloud牵头的33个组织联盟正在开发K-MYTHOS安全AI基础模型。同时，VIDRAFT正在创建AX-RAY安全诊断框架，该框架包含117个项目的清单。这些举措旨在推进安全的AI开发和评估。
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韩国联盟构建安全AI K-MYTHOS
一个由Naver Cloud牵头、33个组织参与的韩国联盟正在开发K-MYTHOS，这是一个专门用于网络安全的AI基础模型。该双模型系统，其中一部分基于LG AI Research的EXAONE训练，另一部分基于Naver Cloud的HyperCLOVA X训练，旨在融合多样化的威胁情报以制定攻击和防御策略。VIDRAFT的AX-RAY框架将在模型集成到商业安全产品之前，提供AI安全诊断和评估。
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VIDRAFT的AX-RAY检测AI因果泄露，赋能7000亿参数网络安全模型
VIDRAFT开发了AX-RAY，一个旨在检测“因果泄露”的AI安全诊断系统。因果泄露是指模型使用捷径而非真正推理的缺陷。该系统现已赋能一个7000亿参数的混合专家（Mixture-of-Experts）网络安全基础模型，这是与Naver Cloud合作并得到韩国科学和ICT部支持的项目。AX-RAY的方法论基于扰动响应分析和前缀不变性测试，旨在识别传统基准测试常常遗漏的结构性缺陷，相关发现已发布在Hugging Face上。
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VIDRAFT、Naver Cloud 加入韩国安全AI计划
VIDRAFT 和 Naver Cloud 正在合作参与一项由韩国政府支持的计划，以开发专门用于网络安全应用的AI模型。这项由科技信息通信部支持的合作将利用VIDRAFT的AX-RAY技术，该技术专注于与安全任务相关的深度文档理解和信息提取。该计划旨在云原生背景下创建用于威胁情报、漏洞分析和策略解析的专业AI工具。
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初创公司 VIDRAFT 的 LLM 在下载量上超越韩国大型企业
韩国初创公司 VIDRAFT 凭借其 POCKET-35B 语言模型获得了显著的关注，其下载量超过了 LG、Naver 和 Kakao 等大型、政府支持的企业。该模型在 Hugging Face 上 30 天内获得了超过 617,000 次下载，其受欢迎程度很大程度上是由国际开发者推动的，全球科技媒体和挑战赛认可了 VIDRAFT 的贡献。该公司专注于改编和优化现有模型，而不是从头开始训练，这一策略使其开源产品累计下载量超过 200 …
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VIDRAFT推出AI Foundry，用于定制本地模型部署
韩国人工智能初创公司VIDRAFT推出了“AI Foundry”服务，该服务旨在为因数据安全问题需要本地部署的企业和公共机构定制现有AI模型。该服务类似于半导体代工厂，通过包括诊断、优化、推理加速和安全验证的流程，将模型适配到特定的数据和领域要求。该产品特别针对公共部门、国防、医疗保健和金融等受监管行业，为隔离网络或私有AI环境提供一站式解决方案。
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韩国 AI 初创公司 VIDRAFT 在 Hugging Face 下载量突破 160 万次
韩国 AI 初创公司 VIDRAFT 在 Hugging Face 的累计模型下载量已超过 160 万次，使其成为该平台上领先的韩国组织之一。该公司开发了一系列模型，包括用于科学推理的自进化 Darwin 系列和用于专有模型设计的 AETHER 架构。VIDRAFT 还提供 AI 安全工具，并参与政府项目和企业部署，强调用于构建和调整模型的“AI Foundry 流程”。
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AI初创公司VIDRAFT推出AX-RAY以检测模型中隐藏的因果泄露
AI安全初创公司VIDRAFT开发了一个名为AX-RAY的新审计框架，用于检测混合序列模型中的因果泄露。这种泄露发生在未来令牌信息不当地影响早期位置时，这种缺陷会人为地夸大性能指标。该框架在arXiv论文中进行了详细介绍，在注入合成故障后，成功地在两个已公开的模型Nemotron-H-8B和Zamba2-1.2B中识别出了这个问题。AX-RAY旨在为AI模型提供一种精确、无需训练且与架构无关的验证技术。