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行业动态

双刃剑：人工智能在强化系统防护的同时，也为恶意行为者开辟了新的攻击途径

网络安全行业发现，强大的前沿人工智能模型是一把双刃剑。企业可以利用这些模型，以前所未有的速度识别源代码和系统配置中的漏洞。然而，事实证明，恶意行为者同样也能做到这一点。一个典型的例子表明，人工智能模型已将网络安全推向了一个全新的[…] 该文章“双刃齐发：人工智能在强化系统防护的同时也为恶意行为者打开了新的漏洞入口”首发于SiliconANGLE。

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n8n@3.0.0

# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0)（2026-10-27）### 问题修复 * 在工件下载按钮上添加文件类型提示工具提示（[#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490))（[4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder：** 检查执行权限：在 Assistant 执行读取时进行检查（[#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863))（[a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder：** 通过已配置的 AI 传输通道发送 Assistant 模型调用（[#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948))（[9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 支持自定义 OAuth2 范围（[#41249](https://github.com/n8n-

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b11934

tests : speed up tensor data generation and model saving (#31145) * tests : speed up tensor data generation and model saving Refactor save_models to create only the model, not a llama_context, which is not needed for saving. Replace the slow std::normal_distribution draw with a splitmix64 + box-muller normal generator. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) * tests : use a shared pool of normal draws for tensor data Generate a pool of normal draws once with std::mt19937 and std::normal_distribution, then have every tensor copy a cyclic slice of it instead of running a per-tensor box-muller. The name-keyed slice selection keeps the draw deterministic. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studi

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通过分层算法实现突发型HPC工作负载的公平调度的边界队列等待

arXiv:2610.32027v1 发布类型：新 摘要：HPC 集群被多个项目共享，每个项目都享有一定数量的节点小时配额，而如何确保公平性正变得愈发困难。基础模型工作流与自动化流水线使得作业提交呈现出突发且高度集中的特点，少数重度用户占据了大量资源，导致偶尔使用的用户不得不承受由频繁提交的用户造成的队列等待延迟，却无法获知自己的作业究竟需要等待多久。现有的调度器要么忽视历史使用情况，要么仅保护队列头部的作业，要么假定正在运行的作业可以被抢占。我们提出了一种名为 HyDRA 的混合式截止时间与排名感知调度器，它能够在保障用户间公平性的同时，严格限制每项作业的队列等待时间。HyDRA 在作业到达时即根据其规模及其所属项目的优先级为其分配一个截止时间……

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在人工智能需求高涨之际，Marvell早期的芯片制造押注终于获得回报

八年前，芯片制造商美满电子科技公司决定在纳米制程领域实现跨越式发展，此后其发展轨迹一路稳步向上。在半导体制造领域，纳米制程代号所指的并非晶体管的确切物理尺寸，而是各代芯片制造技术，即所谓的工艺节点。先进的工艺节点通常能够提升晶体管密度，并带来性能上的改进……文章《美满电子在人工智能需求推动下，早期的芯片制造豪赌终获回报》首发于SiliconANGLE。

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