Rubrik 推出 Agent Cloud，为 Anthropic Claude 代理提供安全防护
数据安全公司 Rubrik 在“Rubrik Forward”大会上正式发布面向 Anthropic Claude Code 和 Claude Cowork 的 Agent Cloud 安全平台，同步推出多项 AI 代理安全与恢复新能力。随着 AI 代理加速进入企业开发运营，安全治理与事后恢复成为关注重点。Rubrik CEO Bipul Sinha 指出，AI 代理可能被外部攻击利用，也可能在内部部署中引发风险，企业需具备代理遭入侵后的恢复能力。Agent Cloud 包含四项核心能力：语义 AI 治理引擎 SAGE 基于意图实时管控代理行为；Agent Inventory 盘点已部署代理并识别风险等级；Agent Rewind 支持回滚异常操作；Codebase Resilience 通过不可篡改快照保障代码库恢复。Rubrik 还宣布与 Cognizant、Deloitte 等六家全球系统集成商合作。其调查显示，86% 的网络安全负责人预计 AI 代理将在一年内突破安全护栏，88% 担心代理威胁增加将加大恢复难度。 #Rubrik #AgentCloud #AI安全 #Anthropic #Claude #网络安全 #数据恢复 #企业级AI
数据安全公司 Rubrik 在“Rubrik Forward”大会上正式发布面向 Anthropic Claude Code 和 Claude Cowork 的 Agent Cloud 安全平台，同步推出多项 AI 代理安全与恢复新能力。随着 AI 代理加速进入企业开发运营，安全治理与事后恢复成为关注重点。Rubrik CEO Bipul Sinha 指出，AI 代理可能被外部攻击利用，也可能在内部部署中引发风险，企业需具备代理遭入侵后的恢复能力。Agent Cloud 包含四项核心能力：语义 AI 治理引擎 SAGE 基于意图实时管控代理行为；Agent Inventory 盘点已部署代理并识别风险等级；Agent Rewind 支持回滚异常操作；Codebase Resilience 通过不可篡改快照保障代码库恢复。Rubrik 还宣布与 Cognizant、Deloitte 等六家全球系统集成商合作。其调查显示，86% 的网络安全负责人预计 AI 代理将在一年内突破安全护栏，88% 担心代理威胁增加将加大恢复难度。 #Rubrik #AgentCloud #AI安全 #Anthropic #Claude #网络安全 #数据恢复 #企业级AI
RKSC 论文提出多步推理大模型加速新方法
arXiv 上近日发布了一篇题为《RKSC: Reasoning-Aware KV Cache Sharing and Confident Early Exit for Multi-Step LLM Inference》的论文。该研究由 Anirudh Sekar 完成，针对大语言模型在多步推理任务中计算开销大的问题，提出了两种关键技术：推理感知的 KV 缓存共享机制，以及基于置信度的提前退出策略。前者通过智能共享中间层的键值缓存，减少重复计算；后者则允许模型在推理过程中置信度足够高时提前终止，从而显著降低推理时延和计算资源消耗。该方法有望在保持模型推理准确性的前提下，大幅提升 LLM 在复杂多步推理任务中的效率，为实际部署提供新的优化思路。 #LLM #多步推理 #KV缓存 #提前退出 #模型加速 #AI研究 #论文
arXiv 上近日发布了一篇题为《RKSC: Reasoning-Aware KV Cache Sharing and Confident Early Exit for Multi-Step LLM Inference》的论文。该研究由 Anirudh Sekar 完成，针对大语言模型在多步推理任务中计算开销大的问题，提出了两种关键技术：推理感知的 KV 缓存共享机制，以及基于置信度的提前退出策略。前者通过智能共享中间层的键值缓存，减少重复计算；后者则允许模型在推理过程中置信度足够高时提前终止，从而显著降低推理时延和计算资源消耗。该方法有望在保持模型推理准确性的前提下，大幅提升 LLM 在复杂多步推理任务中的效率，为实际部署提供新的优化思路。 #LLM #多步推理 #KV缓存 #提前退出 #模型加速 #AI研究 #论文
SFT后强化学习失效
一项来自arXiv的新研究揭示了AI模型训练中的一个关键问题：在监督微调（SFT）之后，强化学习（RL）阶段常常失效。研究人员发现，SFT过程会显著降低模型的可塑性，使其难以通过后续的RL进行有效优化。为解决这一问题，论文提出了一种名为“可塑性恢复”的新方法，通过引入特定的正则化技术和动态调整学习策略，在SFT与RL之间建立更稳健的过渡机制。实验表明，该方法能有效恢复模型在RL阶段的适应能力，显著提升最终性能。这一发现对当前大语言模型的两阶段训练范式具有重要指导意义，有助于优化从SFT到RL的衔接流程，提升模型训练的整体效率和效果。 #AI #机器学习 #强化学习 #模型训练 #arXiv #大语言模型 #SFT
一项来自arXiv的新研究揭示了AI模型训练中的一个关键问题：在监督微调（SFT）之后，强化学习（RL）阶段常常失效。研究人员发现，SFT过程会显著降低模型的可塑性，使其难以通过后续的RL进行有效优化。为解决这一问题，论文提出了一种名为“可塑性恢复”的新方法，通过引入特定的正则化技术和动态调整学习策略，在SFT与RL之间建立更稳健的过渡机制。实验表明，该方法能有效恢复模型在RL阶段的适应能力，显著提升最终性能。这一发现对当前大语言模型的两阶段训练范式具有重要指导意义，有助于优化从SFT到RL的衔接流程，提升模型训练的整体效率和效果。 #AI #机器学习 #强化学习 #模型训练 #arXiv #大语言模型 #SFT
可训练平滑旋转变换与学习通道缩放技术助力大模型量化
arXiv上发布了一篇题为《Trainable Smooth-Rotation Transforms with Learned Channel Scales for LLM Quantization》的论文。该研究提出了一种针对大语言模型（LLM）量化的新型可训练平滑旋转变换方法，并引入了学习通道缩放技术。该方法旨在解决LLM在量化过程中常见的精度损失问题，通过优化变换和缩放参数，在保持模型性能的同时显著降低计算和存储开销。论文作者为Patrik Czakó等人，目前该论文已通过arXiv平台公开，并提供了PDF、HTML及TeX源码等访问方式，相关代码和数据链接也已开放。 #大模型 #量化 #AI #机器学习 #论文 #arXiv
arXiv上发布了一篇题为《Trainable Smooth-Rotation Transforms with Learned Channel Scales for LLM Quantization》的论文。该研究提出了一种针对大语言模型（LLM）量化的新型可训练平滑旋转变换方法，并引入了学习通道缩放技术。该方法旨在解决LLM在量化过程中常见的精度损失问题，通过优化变换和缩放参数，在保持模型性能的同时显著降低计算和存储开销。论文作者为Patrik Czakó等人，目前该论文已通过arXiv平台公开，并提供了PDF、HTML及TeX源码等访问方式，相关代码和数据链接也已开放。 #大模型 #量化 #AI #机器学习 #论文 #arXiv
LongMoE：轨迹感知混合专家模型实现纵向多模态学习
arXiv上发布了一篇题为《LongMoE: Longitudinal Multimodal Learning via Trajectory-Aware Mixture-of-Experts》的研究论文。该论文由Maxx Richard Rahman等人撰写，提出了一种名为LongMoE的新型纵向多模态学习方法。该方法通过轨迹感知的混合专家模型，旨在处理随时间变化的多模态数据，提升模型在动态序列中的学习与推理能力。论文提供了PDF、HTML及TeX源码等全文链接，并支持BibTeX引用导出。研究涉及计算机科学领域，相关工具如Bibliographic Explorer、Connected Papers、Litmaps等可辅助文献探索与引用分析。arXivLabs框架也鼓励社区合作开发新功能，强调开放、社区、卓越与用户数据隐私的价值观。 #arXiv #LongMoE #多模态学习 #混合专家模型 #计算机科学 #AI #论文
arXiv上发布了一篇题为《LongMoE: Longitudinal Multimodal Learning via Trajectory-Aware Mixture-of-Experts》的研究论文。该论文由Maxx Richard Rahman等人撰写，提出了一种名为LongMoE的新型纵向多模态学习方法。该方法通过轨迹感知的混合专家模型，旨在处理随时间变化的多模态数据，提升模型在动态序列中的学习与推理能力。论文提供了PDF、HTML及TeX源码等全文链接，并支持BibTeX引用导出。研究涉及计算机科学领域，相关工具如Bibliographic Explorer、Connected Papers、Litmaps等可辅助文献探索与引用分析。arXivLabs框架也鼓励社区合作开发新功能，强调开放、社区、卓越与用户数据隐私的价值观。 #arXiv #LongMoE #多模态学习 #混合专家模型 #计算机科学 #AI #论文