perception
PulseAugur coverage of perception — every cluster mentioning perception across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
3 天有情绪数据
-
Mastodon 帖子探讨 AI 背景下的职业倦怠与厌倦的区别
该条目是一篇来自 Mastodon 的社交媒体帖子，讨论在人工智能和人类表现的背景下，区分真正的职业倦怠和单纯的厌倦。帖子包含与科学、研究和经典读物相关的标签，暗示了对心理状态的深入探讨。
-
新假说将智能与状态转移预测联系起来
一篇新论文提出了一个关于智能的最小假说，认为智能可能源于预测高维联合状态之间的转移，而无需显式的因果关系或逻辑。该理论认为，生物神经系统及其分布式状态天然适合这种预测过程。在此观点下，语言的出现是因为声音成为其他状态的可靠预测者，从而产生符号功能，并通过预测实现因果关系和科学等复杂推理。
-
100 多家科技公司敦促联合防御 AI 网络威胁 · 跟踪 4 个来源
包括 OpenAI、Anthropic 和 Google 在内的 100 多家科技公司签署了一封公开信，倡导联合防御由 AI 驱动的网络威胁。该信强调了 AI 赋能攻击日益增长的复杂性和普遍性，这对关键基础设施和公共服务构成了重大风险。作为回应，这些公司呼吁制定新的网络安全战略、加强国际合作并开发新的防御解决方案，同时一些公司也提供自己的 AI 模型用于防御目的。
-
Microsoft 推出 AI 智能体 Perception 以打击网络犯罪分子
Microsoft 推出了 Perception，一个旨在打击网络犯罪分子的 AI 智能体。该新工具旨在通过识别和中和威胁来加强网络安全工作。其运行的关键组成部分是底层云基础设施。
-
Microsoft AI推出网络安全模型MAI-Cyber-1-Flash，超越GPT
Microsoft AI发布了其首个网络安全专用模型MAI-Cyber-1-Flash，并已集成到其MDASH平台。该新模型在CyberGym漏洞检测基准测试中取得了95.95%的分数，超越了Mythos、Gemini和GPT等模型。Microsoft还推出了Perception智能体安全系统，用于持续监控和威胁响应，并指出MAI-Cyber-1-Flash与MDASH的结合相比之前的MDASH解决方案可降低约50%的成本。
-
Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash AI 模型用于网络安全 · 跟踪 9 个来源
Microsoft 发布了 MAI-Cyber-1-Flash，这是一款专为网络安全任务设计的新型 AI 模型，旨在提供比现有解决方案更具成本效益的替代方案。该模型集成到其 MDASH 平台中，在 CyberGym 基准测试中取得了 95.95% 的成功率，性能优于 Mythos、Gemini 和 GPT 等模型。Microsoft 还推出了 Perception，这是一个自动化漏洞识别和修复的智能安全系统，有望为企业防御者带来显著的效率提升。
-
Microsoft推出MAI-Cyber-1-Flash，用于AI驱动的网络安全
Microsoft推出了MAI-Cyber-1-Flash，这是一个与MDASH平台集成的新型多智能体系统，旨在识别和修复软件漏洞。据报道，该系统在CyberGym基准测试上的表现优于Mythos、Gemini和GPT等模型，同时还比之前的方案降低了50%的成本。此外，Microsoft还推出了Perception，这是一个与MAI-Cyber-1-Flash协同工作的智能体安全系统，可持续监控和修补威胁。
-
新的Apple-PI基准测试视频模型对物理定律的理解能力
研究人员推出了一种名为Apple-PI的新型基准测试，旨在评估视频生成模型对物理定律的理解能力。与以往仅评估输出合理性的方法不同，Apple-PI scrutinizes reasoning process itself。该基准测试包含一个名为Orchard的数据集，其中有400个关于经典力学的视频，一个使用链式帧提示的三阶段协议（感知、形成、推导），以及一个结合主观和客观度量的混合评估套件。对11个模型的初步测试显示，当前的视频模型…