奇安信推出Q-GPT安全机器人和大模型卫士,保障安全无忧
来源:搜狐
2023-08-28 22:06:32
0浏览
收藏
学习科技周边要努力,但是不要急!今天的这篇文章《奇安信推出Q-GPT安全机器人和大模型卫士,保障安全无忧》将会介绍到等等知识点,如果你想深入学习科技周边,可以关注我!我会持续更新相关文章的,希望对大家都能有所帮助!
【CNMO新闻】8月25日,奇安信集团今日在京发布了Q-GPT(奇安信大模型)安全机器人和大模型卫士。
Q-GPT安全机器人是一种基于奇安信大模型的“虚拟安全专家”,据介绍,它能够全天候工作,并且一台机器人的效率相当于60多位安全专家。使用Q-GPT安全机器人可以带来2000万元的运营效益,大大提升了生产力

大模型卫士是一个集安全风险发现、大模型访问控制、数据泄露管控、违法违规行为溯源、大模型应用分析等功能于一体的解决方案,旨在帮助企业更安全地利用大模型提高生产力。根据IDC的预测,到2026年,中国的人工智能大模型市场规模将达到211亿美元,人工智能安全问题备受关注
在这次会议上,京东方集团和吉利集团等客户现场签署了合约,成为国内首批使用Q-GPT安全机器人和安全大模型的用户。与此同时,大模型卫士也获得了国内多家客户的签约意向

据CNMO了解,奇安信科技集团股份有限公司成立于2014年,专注于网络空间安全市场,向政府、企业用户提供新一代企业级网络安全产品和服务,在安全理念方面,奇安信提出的“数据驱动安全”“内生安全”“经营安全”“网络安全零事故目标”“数智安全”等先进理论。2022 年营业总收入62.23亿元,在人员规模、收入规模和产品覆盖度上均位居行业第一。
以上就是《奇安信推出Q-GPT安全机器人和大模型卫士,保障安全无忧》的详细内容,更多关于Q-GPT,安全机器人,大模型卫士的资料请关注golang学习网公众号!
版本声明
本文转载于:搜狐 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
为什么我们不应该将数字存储到 MySQL ENUM 列中?
- 上一篇
- 为什么我们不应该将数字存储到 MySQL ENUM 列中?
- 下一篇
- 舒淇惊艳亮相!OPPO Find N3翻转式人像效果让刘作虎感到震撼
查看更多
最新文章
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 |
- Transformers 怎样用 repetition_penalty 缓解重复输出
- 124浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | 模型迁移 Transformers tokenizer save_pretrained
- Transformers save_pretrained 怎样保存可迁移模型
- 268浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | pipeline device Transformers device_map 推理设备
- Transformers pipeline 怎样指定推理设备
- 212浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | python · 人工智能 · 并行处理 index Hugging Face Datasets Datasets shard num_shards contiguous
- Datasets shard 怎样切分数据集做并行处理
- 417浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | 人工智能 · 显存 Transformers 量化模型 bitsandbytes device_map
- Transformers 量化加载时如何选择 device_map
- 280浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | python · Transformers TextIteratorStreamer 流式生成 AsyncTextIteratorStreamer StoppingCriteria
- Transformers streamer 怎样处理生成停止信号
- 198浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | map Datasets batch_size batched 批量映射
- Datasets map 的 batched 参数怎样改变函数输入
- 279浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 |
- Transformers GenerationConfig 保存生成参数与复用配置的方法
- 161浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 | python · 人工智能 · Hugging Face padding Transformers attention_mask 注意力掩码
- Transformers attention_mask 缺失会有什么影响
- 453浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 1034次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 1033次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 1176次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 1139次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 980次使用
查看更多
相关文章
-
- 量化模型本地推理的显存估算方法
- 2026-10-17 501浏览
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览

