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  1. TOOL · CL_118162 ·

    新的FOSSA架构在零样本深度估计中将错误率降低了55.7%

    研究人员开发了一种名为FOSSA的新型Transformer架构,用于从焦点堆栈估计密集度量深度图,即从离焦估计深度(DfD)。该新模型强调零样本泛化,旨在在未见过的、没有特定过拟合的数据集上表现良好。为此,创建了一个名为ZEDD的新基准,其场景数量和数据质量均显著高于以前的基准。FOSSA架构包含一个具有焦点距离嵌入的堆栈注意力层,用于高效的跨堆栈信息交换,实验表明,在ZEDD基准上,其错误率降低了高达55.7%。

  2. TOOL · CL_02829 ·

    新的npm蠕虫窃取AI开发秘密,并传播到其他软件包

    一个与之前归因于TeamPCP的攻击相似的新供应链蠕虫正在通过受感染的npm软件包传播。这种恶意软件通过窃取API密钥和加密货币钱包数据等敏感信息来针对开发人员。该蠕虫旨在自我传播,感染其他软件包,并可能传播到PyPI等其他存储库。