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Foundation-Sec-8B
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小型语言模型集成在恶意软件分析中超越单一大型语言模型
研究人员已证明，在恶意软件分析中，编排多个小型语言模型（SLM）可以有效地媲美甚至超越单一、大型语言模型（LLM）的性能。通过采用多智能体管道、对抗性辩论和分层咨询等各种架构，SLM集成显示出显著的改进。一个结合了Qwen3-4B和Foundation-Sec-8B的混合系统在Meta的CyberSecEval恶意软件分析基准测试中达到了35.30%的准确率，优于专业基线模型和未接地的前沿模型，尽管一个接地的Gemini配置仍以38.…
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新方法用更少数据增强网络安全大语言模型
研究人员开发了一种名为领域自适应持续预训练（DAP）的资源高效方法，用于网络安全任务的大语言模型（LLMs）专业化。他们使用了一个精选的1.26亿词语料库和一个分布式FSDP流水线，适配了Llama-3.1-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B和Llama-3.3-70B-Instruct模型。适配后的Llama-3.3-70B-Ins-DAP模型在使用显著少于同类模型的训练数据的情况下，在三个网络安全基准测…