新闻速递
本周热点
1.星环科技发布全栈式大模型运营管理工具Sophon LLMOps
2.什么是LLMOps?七大优势与4个最佳实践
3.掌握管理大模型的艺术LLMOps：挑战、组件和顶级平台
4.AI大模型助力“新型工业化”，可以做哪些事?
大数据
5.基于Apache Iceberg数据湖的独立数据平台Tabular获得2600万美元融资
6.CirroData for MySQL V2.0新一代实时数仓发布，查询性能提升5倍!
7.Signal Ocean推出数据仓库，提升航运业数据分析能力
8.数据目录专家 Alation推出Allie AI、Analytics Cloud
9.Hitachi Vantara首次推出跨云、块、文件和对象存储的统一数据控制平面
10.Oracle发布Java 21并扩展支持路线图
11.滴滴自动驾驶融资11亿元，这家世界五百强“大手笔”投了
数据库
12.星环科技向量数据库Transwarp Hippo1.1发布：一库搞定向量+全文联合检索，提升大模型准确率!
13.《开源数据库生态发展研究报告—MySQL数据库》正式发布
14.TiDB 7.4发版，正式兼容MySQL 8.0
15.星环科技KunDB通过强制性国家标准GB 18030-2022最高级别认证
16.Cloud Spanner数据库服务，更具成本效益
17.多模式数据库初创公司TileDB在B轮融资中筹集了3400万美元
数据安全
19.IDC发布中国隐私计算平台市场份额，以92.9%增速实现1.2亿美元的规模
20.IoTeX与ARM Research协作，将机密计算引入DePIN技术栈
21.谷歌发布首个AI网络安全框架
22.应用程序安全态势管理平台启动Legit Security筹集了4000万美元
AI
23.Databricks改进了对生成式AI模型的支持
24.李彦宏叫板GPT-4：百度“全家桶”AI化完成，10多款原生应用上线
25.专注人工智能云端算力产品的燧原科技完成20亿D轮融资
本周焦点
1.星环科技发布全栈式大模型运营管理工具Sophon LLMOps
日前，在2023世界计算大会上，星环科技正式发布了全新的大模型运营管理软件：Sophon LLMOps，并入围专题展优秀成果。作为一款全栈式的大模型运营管理工具，Sophon LLMOps为企业和组织提供了可视化的一站式便利工具，为大语言模型在企业中从构思到原型，再到落地开花提供了便利趁手的铲子和肥沃的土壤。
随着AI技术的飞速发展，大语言模型(LLM)已成为许多企业和组织实现其业务增长和创新的重要技术和手段。然而，要实现高效、稳定的大模型数据收集、处理和模型训练、部署，并将其应用于具体的业务场景中，还面临着诸多挑战，包括：语料标注和处理、提示工程、大模型训练与微调、模型上架部署、应用链编排等。Sophon LLMOps作为星环科技自主研发的一款综合性大模型统一运营管理平台，旨在解决以上问题，为用户打通从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。
Sophon LLMOps的发布标志着星环科技在大模型运营管理领域的重要技术突破。作为一家专注于分布式基础软件研发的公司，星环科技将继续致力于为客户提供最先进、最效率、最便捷的AI解决方案，推动人工智能技术的发展和应用，为构建智能化的未来贡献力量。
2.什么是LLMOps?七大优势与4个最佳实践
在业务用户实现 ChatGPT 等 GPT 模型的语言生成功能后，大型语言模型 (LLM) 应用程序正在增加。生成式人工智能技术可以使软件开发的生产力提高了88%，金融机构欺诈检测准确率达到 98%，保险业客户服务成本降低30%。
企业可以通过开发新的基础模型或微调现有的LLM从这些优势中受益。LLMOps平台促进了这些活动，降低了运营成本，并使更少的技术人员能够完成这些活动。
型语言模型操作 (LLMOps) 是一种特定类型的机器学习操作 (MLOps)，它提供必要的基础结构和工具，以便轻松构建和部署 LLM。LLMOps 解决 LLM 的生命周期管理问题，包括：训练、评价、微调(即针对特定任务或领域优化模型)、部署、监测、运营等。
LLMOps 平台应提供典型的 MLOps 功能，包括：数据管理、模型训练、模型测试、部署
监视和可观测性、安全性和合规性支持等。
LLMOps有什么好处?LLMOp带来了显著的优势，包括：提高效率，无缝可扩展性，降低风险，与数据运营集成，更快的迭代和反馈循环，简化协作，改进的安全性和隐私性，超参数调优，更好的资源分配，增强的性能等。
LLMOps可以处理从数据准备到管道生产的任何内容。有效采用LLMOps的4个步骤：数据管理与安全，模型管理，部署，监控和维护等 。（research.aimultiple.com）
3.掌握管理大模型的艺术LLMOps：挑战、组件和顶级平台
LLMOps，也称为大型语言模型操作，包含有效管理和操作大型语言模型(LLM)所必需的专业实践和流程。
LLMOps 的作用是确保 LLM 在其整个生命周期中顺利开发、部署和维护。它涉及各个阶段，从数据采集和预处理到微调模型，将其部署到生产中，并持续监控和更新以确保最佳性能。
文章介绍了LLMOps概念、LLMOps 的基本组成部分、LLMOps 的好处和优势、LLMOps 平台和工具等。（blog.truefoundry.com）
4.AI大模型助力“新型工业化”，可以做哪些事?
在推进新型工业化的过程中，离不开新技术的攻关和应用。过去一周，数十家制造业和科技企业高管公开发表了对新型工业化的观点。其中人工智能、大模型被多次提及，这一全球竞逐的热门技术将会如何深度参与“新型工业化”?
各家都认为AI大模型会成为驱动产业升级的关键技术，在推动新型工业化进程中大有可为。
从技术自主创新的角度来看，AI大模型亦是一场无法避开的硬仗。近年来，我国工业和信息化发展面临更加严峻复杂的外部环境，这是推进新型工业化必须迈过去的一道坎。
AI大模型同样是一场全球科技巨头之间的“军备竞赛”，国内“百模大战”竞争激烈，但一个普遍的共识是，中国必须要有自己的国产大模型，才能保障网络安全，实现我国人工智能产业链的自主可控。
大数据
5.基于Apache Iceberg数据湖的独立数据平台Tabular获得2600万美元融资
基于开源Apache Iceberg数据湖软件的独立数据平台的创建者Startup Tabular Technologies 已经完成了2600万美元的融资。截止到目前，Tabular总融资额达到了3700万美元。
除了融资，该公司还宣布在Google Cloud上预览其数据平台，增加了其在AWS、Azure上的可用性，并作为本地数据中心的MiniIO对象存储解决方案。此外，它还预览了对AWS上流行的Amazon Athena无服务器查询引擎的支持，增加了对Amazon EMR、Snowflake和Starburst查询引擎的现有支持。
Tabular由Apache Iceberg的创建者Ryan Blue和Dan Weeks在Netflix 期间共同创立，Iceberg是一种开源表格格式，可在云对象存储之上提供完整的数据库功能，并已被Netflix、AWS、Snowflake、Databricks 和许多其他领先的技术公司广泛采用。
Blue和Weeks构建Iceberg是为了克服他们在尝试使用现有数据湖格式(如Apache Hive、Apache Impala和Apache Spark)时遇到的挑战。问题在于，这些格式都与主要引擎绑定，有时甚至是单个提供商，这意味着用户无法灵活地使用所选择的分析引擎。
作为一种开源和云原生表格格式，Apache Iceberg 可以与任何分析引擎配合使用，旨在处理 PB 级对象存储，并提供的功能包括就地表演进、时间点查询的时间旅行、并发多功能分析以及通过积极分区提高性能，以处理非常大规模的数据集。这意味着不再有供应商锁定或不必要的数据转换，也无需跨云移动数据只是为了从中提取见解。（marketwatch.com）
6.CirroData for MySQL V2.0新一代实时数仓发布，查询性能提升5倍!
“实时化”是市场对大数据分析技术提出的迫切需求，也是数据仓库技术发展的必然趋势。东方国信CirroData数据库重磅发布了CirroData for MySQL V2.0新一代实时数仓，应对技术革新，满足市场需求。
CirroData for MySQL拥有极致性价比、超高查询速度、融合统一、简单易用、方便运维等特点，以应对企业在数字化转型中面临的海量数据、实时分析、敏捷开发等挑战。
CirroData for MySQL是由东方国信自主研发的新一代实时数据仓库，专注于应对海量数据实时分析应用领域的需求。它支持向量化计算引擎、pipeline执行引擎，同时支持行列混存和多种细粒度的索引，充分融合了分布式存储和MPP并行计算的优势。此外，它具备秒级扩缩容的能力，能够轻松应对云平台上的伸缩需求，并提供随需部署的灵活性，是新一代实时数仓的杰出代表。
7.Signal Ocean推出数据仓库，提升航运业数据分析能力
海洋数据平台Signal Ocean推出了一个基于云的数据仓库，提供了商品航运市场数据的中心来源，这些数据可实时流入内部数据环境，帮助实现市场报告的自动化。这种获取海运市场数据的新方式有助于市场分析师和交易员内部建立自己的全定制报告功能，每天可节省数小时的数据处理工作时间。
Signal Ocean平台利用人工智能、先进的地理空间模型和预测技术，为船东、船舶经纪人、交易员、租船人和市场分析师提供实时航运市场数据，将行业洞察力与大量租船和交易决策相关的船舶信息相结合。每个用户公司都可以整合这些数据，并自动从电子邮件和消息系统中提取自己的专有数据，创建独特、安全的私人市场仪表板，提供清晰的市场观点。
Signal Ocean数据仓库为那些喜欢使用结构化查询语言(SQL)来支持其商业智能平台(包括Microsoft Excel、Power BI或Tableau)的公司提供了一个访问Signal Ocean完整数据的替代解决方案。用户可以使用云数据仓库和一套复杂的应用程序编程接口(API)，将Signal Ocean平台的数据直播到他们自己的应用程序中，实现精确的实时市场数据与专有信息的整合。
8.数据目录专家 Alation推出Allie AI、Analytics Cloud
数据目录专家Alation公布了新的生成AI功能以及一套旨在帮助组织衡量其数据管理和分析操作成熟度的工具。
该供应商透露了Allie AI的公共预览版，Allie AI是一款生成式AI副驾驶，旨在提高数据工程师，数据分析师和数据管理员的工作效率。
此外，Alation 还推出了 Analytics Cloud，这是一套工具，包括 Alation 消费跟踪器和数据目录价值指数，以便组织可以对其数据计划进行基准测试。现已正式发布。
Alation总部位于美国加利福尼亚州红木城，是一家数据目录供应商，其工具使客户能够组织和访问其数据资产。数据目录本质上是存储库，组织可以在其中以有组织的格式存储数据集和数据产品，例如仪表板和模型，以便在需要时可以轻松找到和访问它们，从而为决策提供信息。（techtarget.com）
9.Hitachi Vantara首次推出跨云、块、文件和对象存储的统一数据控制平面
企业存储基础设施提供商Hitachi Ventura LLC推出了一个单一的混合云数据平台 Hitachi Virtual Storage Platform One ，该平台可满足各种存储类型的结构化和非结构化信息。
通过跨块，文件和对象存储创建通用数据平面，它为企业提供了一种在任何位置，本地和云环境中运行不同应用程序的方法，而没有他们目前面临的复杂性。
日立正在通过推出虚拟存储平台一来做到这一点，这是一个新平台，它代表了企业大规模管理任务关键型工作负载的更简单方法。该公司表示，它作为一个统一的架构，可以更有效地管理现代数据存储的挑战。在生成式人工智能、分布式云平台和应用程序创建的大量数据的爆炸式增长中，这已经变得非常复杂。
虚拟存储平台 One 通过跨块、文件、对象、云、大型机和软件定义的存储工作负载工作的单个控制平面、数据结构和数据平面解决了这些复杂性。Hitachi 说，通过同时解决所有这些环境问题，虚拟存储平台一消除了基础架构、数据和应用程序孤岛。因此，企业可以创建一个可信的数据基础，该基础可以为每个应用程序和工作负载提供服务，无论它们位于何处。（siliconangle.com）
10.Oracle发布Java 21并扩展支持路线图
Oracle 宣布推出 Java 21，提供数千项性能、稳定性和安全性改进，包括平台增强功能，可帮助开发人员提高工作效率并推动整个组织的创新和增长。
“Java仍然是开发强大，可扩展和安全的应用程序的首选语言和平台，全球组织和数百万个人使用，”Oracle Java平台高级副总裁兼OpenJDK管理委员会主席Georges Saab说。“Java 21 中的新增强功能使开发人员能够比以前更快地构建更好的应用程序。此外，商业支持将提供至少八年，使客户能够按照自己的节奏进行迁移。
最新的 Java 开发工具包 (JDK) 提供了 15 个 JDK 增强提案 (JEP) 的更新和改进。JDK 21 提供了 OpenJDK 项目 Amber 的语言改进(字符串模板、记录模式、Switch 的模式匹配、未命名模式和变量以及未命名类和实例主方法);巴拿马项目的增强功能(Foreign Function & Memory API 和 Vector API);与项目织机相关的功能(虚拟线程、作用域值和结构化并发);性能更新(代际ZGC);以及维护和弃用功能(弃用 32 位 x86 端口以进行删除，并准备禁止动态加载代理)。
Oracle将为Java 21提供至少八年的长期支持。这种延长的支持期使组织能够灵活地以最少的维护将应用程序保持在生产中更长时间，并最终按照自己的条件进行迁移。根据客户反馈和在 Java 生态系统中的使用情况，Oracle 还宣布对 Java 11 的长期支持已至少延长至 2032 年1月，从而提供至少八年的 Oracle 支持和更新。（dbta.com）
11.滴滴自动驾驶融资11亿元，这家世界五百强“大手笔”投了
10月12日，广汽集团公告，董事会同意全资子公司广汽资本有限公司与广州开发区投资集团有限公司按同等比例共同出资设立规模不超过1.55亿美元等额人民币的专项基金，投资滴滴自动驾驶公司不超过1.49亿美元(约合人民币10.8亿元)。其中，本公司向全资子公司广汽资本有限公司专项增资不超过0.75亿美元(约合人民币5.47亿元)等额人民币，用于设立专项基金及参与本次投资。
滴滴自动驾驶团队成立于2016年，并于三年后升级为公司。根据公开信息，目前其自动驾驶业务最为重要的两个项目，一个是面向自动驾驶货运的KargoBot，另一个是面向Robotaxi领域的“AIDI计划”。
资料显示，滴滴自动驾驶隶属于上海滴滴沃芽科技有限公司，该公司成立于2019年，法定代表人为张博，注册资本1000万元人民币，经营范围包含：智能驾驶汽车技术、自动驾驶汽车技术、汽车零部件技术领域内的技术开发等，疑似实际控制人为程维，持股90%。
数据库
12.星环科技向量数据库Transwarp Hippo1.1发布：一库搞定向量+全文联合检索，提升大模型准确率!
星环科技向量数据库Transwarp Hippo自发布已来，受到了众多用户的欢迎，帮助用户实现向量数据的存储、管理和检索，探索和实践大模型场景。在与用户不断地深入交流以及实践中，Hippo迎来了V1.1版本，一套系统即可支持向量与全文联合检索，提高文本数据的召回精度，从而提升大语言模型应用的准确率。同时，Hippo1.1新增余弦距离、批量数据导入导出、Explain与Profile支持、ARM架构支持等能力，大幅降低用户使用门槛和成本。
此外，Hippo社区版同样支持以上新特性。
13.《开源数据库生态发展研究报告—MySQL数据库》正式发布
云计算开源产业联盟等发布《开源数据库生态发展研究报告—MySQL数据库》。报告从MySQL数据库发展现状、MySQL数据库技术创新、我国MySQL数据库产业应用三方面梳理了发展情况，并展望了发展趋势。
报告调查发现，金融行业中，近80%企业认为MySQL开源版本能降低企业使用成本。超50%企业认为MySQL生态体系较完善，且易于学习与使用。近年国内开源政策的出台与完善，也增强了金融行业使用MySQL数据库的意愿。
性能瓶颈、安全漏洞、闭源与产品生命周期结束风险制约MySQL在金融场景下的进一步应用。金融行业中，60%以上企业认为目前MySQL存在安全漏洞、缺陷、性能瓶颈问题。近六成企业认为MySQL闭源及产品生命周期结束风险也会制约自身进一步使用。
电信行业中，部署MySQL超过数据库总量50%的企业占比较高，部分企业超过80%。在开源数据库应用套数上，电信企业分省子公司部署MySQL普遍在100-200套，部分电信企业分省子公司达到500套。
14.TiDB 7.4发版，正式兼容MySQL 8.0
TiDB 是一个开源的分布式关系型数据库，设计初衷是解决互联网和物联网等大规模数据应用的挑战。TiDB 采用 MySQL 协议，兼容 MySQL 生态，使得 MySQL 用户可以方便地迁移到 TiDB，并享受到 TiDB 带来的高可用性、高性能和可扩展性。在 TiDB 7.4 DMR(Data Migration Refactor)中，我们在 MySQL 8.0 兼容方面取得了新的进展。主要的更新和改进：
数据迁移：我们增强了 TiDB Data Migration (DM) 的功能，使其能够更好地支持从 MySQL 迁移到 TiDB。这包括对 MySQL 中的数据类型、函数、存储过程等进行更好的兼容，使得数据迁移过程更加顺畅。
SQL 语法兼容：TiDB 7.4 DMR 对 SQL 语法进行了进一步的兼容，使得在 MySQL 中的 SQL 语句可以在 TiDB 中直接运行，无需进行修改。
事务支持：TiDB 支持分布式事务，可以跨多个 TiDB 集群进行事务操作。这使得在复杂的分布式环境下，数据的一致性得到了更好的保障。
兼容性测试：我们在 TiDB 7.4 DMR 中增加了大量的兼容性测试，以确保 TiDB 与 MySQL 的兼容性。这些测试包括 SQL 语法、数据类型、函数、存储过程等各个方面。
通过以上的改进和优化，TiDB 可以更好地解决 MySQL 用户面临的各种挑战。首先，对于需要升级 MySQL 版本的用户来说，TiDB 可以提供一个平滑的过渡方案，使得用户无需担心由于版本升级带来的数据迁移和应用程序改动的问题。其次，TiDB 的高性能和可扩展性可以满足大规模数据应用的需求，减轻了 MySQL 在这方面的压力。最后，TiDB 的分布式架构可以提供高可用性和高并发能力，解决了 MySQL 在这方面的限制。
15.星环科技KunDB通过强制性国家标准GB 18030-2022最高级别认证
近日，星环科技分布式交易型数据库KunDB顺利通过GB 18030-2022《信息技术 中文编码字符集》强制性国家标准的最高实现级别(级别3)认证。
《信息技术 中文编码字符集》是我国自主研制的以汉字为主、包含10种我国少数民族文字的超大型中文编码字符集的强制性国家标准，是中文在信息系统中实现各类功能的基础。其适用对象为所有具备中文信息化处理及交换功能的产品，最新版于2023年8月1日起正式实施，共收录了87887个汉字及我国少数民族文字编码，比上一版增收了1.7万余个生僻汉字，覆盖中国绝大部分人名、地名用生僻字以及文献、科技等专业领域的用字，满足各类使用需求。新版也从条文强制改为了全文强制，共设立了三档实现级别，用于政务服务和公共服务的信息技术产品和信息化系统应全面强制执行最高实现级别3级。
星环科技此次通过新国标认证，充分证明了星环科技数据库能够高度满足语言处理需求，为用户带来良好的中文使用体验。
16.Google Cloud Spanner数据库服务，更具成本效益
Google推出了新版本的Cloud Spanner，这是其托管数据库服务之一，将使客户能够更快，更经济高效地处理他们的信息。
Cloud Spanner的主要卖点之一是包括一组广泛的可靠性功能。该数据库符合 ACID 标准，意味着在发生断电和数据写入错误等技术问题时不会丢失信息。此外，Cloud Spanner部署可以分布在多个Google Cloud设施中，以减轻局部故障带来的风险。
更新侧重于提高数据库的性能。据谷歌称，Cloud Spanner现在以相同的价格提供比以前高50%的吞吐量。吞吐量是衡量应用程序每秒可以读取和写入的数据量的指标。
根据Google的说法，性能提升使Cloud Spanner比Amazon DynamoDB更具优势，后者是Amazon Web Services提供的竞争数据库服务。这家搜索巨头表示，Cloud Spanner现在可以为许多工作负载提供高达DynamoDB的每美元读取吞吐量的两倍。读取吞吐量越高，应用程序从构建它们的数据库中检索信息的速度就越快。
速度提升是在Google使用另一个性能优化功能更新Cloud Spanner两个月后。该功能称为数据提升，可用于执行计算要求苛刻的任务，例如运行分析查询。谷歌表示，Data Boost可以在不占用Cloud Spanner环境中其他工作负载的处理能力的情况下执行此类任务。
作为更新的一部分，谷歌还在增强数据库的存储容量。如今，单个 Cloud Spanner 实例最多可容纳 4 TB 的数据。谷歌计划将这一限制提高到10TB。（datanami.com）
17.多模式数据库初创公司TileDB在B轮融资中筹集了3400万美元
数据库初创公司TileDB已经完成了3400万美元的B轮融资，将有助于其成为企业、开发人员和数据科学家的“现代数据库”的愿景。
今天的一轮融资主要由AlleyCorp领投，AlleyCorp是一家由MongoDB数据库创建者Kevin Ryan创立的风险投资公司。
TileDB表示，能够吸引如此多的投资者，是因为其云数据库具有处理多种模式或各种数据的独特能力。同时，它将可重现运行的代码和多功能计算整合到同一产品中。
该数据库的多功能性源于它使用多维数组作为其一流的数据结构。根据初创公司的说法，该数组可以变形以有效地捕获任何类型的信息，无论是存储在表格中的传统数据、基因组数据、图像、图形、键值、点云等。它甚至可以存储向量，这是非结构化数据的数值表示，对于训练人工智能模型特别有用。
换句话说，TileDB可以被认为是一个数据库万事通。此外，它还能够运行复杂的“提取、转换和加载”或 ETL 管道，将来自许多不同来源的数据组合到一个可以加载到数据仓库或其他目标系统中的单个一致数据存储中。
TileDB还可以构建数据管道和查询算法，所有这些都发生在其无服务器分布式计算环境中。这家初创公司表示，通过将数据、代码和计算保存在一个位置，它能够消除数据孤岛并提高多个团队的生产力。（ai-techpark.com）
数据安全
18.《工业和信息化领域数据安全风险评估实施细则(试行)(征求意见稿)》发布
为贯彻落实《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)》，指导地方行业主管部门、工业和信息化领域数据处理者规范开展风险评估工作，工信部研究起草了《工业和信息化领域数据安全风险评估实施细则(试行)(征求意见稿)》，现向社会公开征求意见，意见反馈截止时间2023年11月8日。
《实施细则》共十七条，确定了部省两级数据安全风险评估工作体系，细化了重要数据和核心数据处理者的评估义务，明确了行业主管部门监督管理评估活动的机制流程。
界定《实施细则》适用于工业和信息化领域重要数据、核心数据处理者对其数据处理活动的安全风险评估，明确工业和信息化部、地方行业监管部门的职责分工，并确立风险评估工作原则。
19.IDC发布中国隐私计算平台市场份额，以92.9%增速实现1.2亿美元的规模
IDC首次对隐私计算市场的核心产品隐私计算平台市场发起专题调研。调研显示，2022年，中国隐私计算平台市场以92.9%的市场增速实现1.2亿美元的市场规模。
调研中，IDC发现中国隐私计算平台市场呈现如下特征：
·硬件加速、互联互通成为厂商技术迭代的主要任务。
·技术竞争格局方面，隐私计算市场仍处于多方参与、竞争加剧的阶段。
·从行业角度看，金融行业营销场景与风控场景、通信行业运营商实现数据价值转化以及政务数据共享场景探索仍是隐私计算项目落地重点。
·对原有模式的替代性、业务部门对技术的认可度等仍是隐私计算平台进行规模化推广阻力。
20.IoTeX与ARM Research协作，将机密计算引入DePIN技术栈
IoTeX 正式宣布与 ARM Research合作，共同将机密计算引入IoTeX的DePIN技术栈，实现隐私保护计算，无需泄露敏感数据，即可获得宝贵的用户洞察。
DePIN 代表着去中心化的物理基础设施网络。未来的DePIN将是一个自主设备网络，为整个社会提供基础设施，从能源系统到宽带设施。为了确保未来自主设备网络的去中心化和安全性，IoTeX 团队投入了五年时间来构建一整套先进的 DePIN 技术栈，包括专为物联网需求而定制的 L1 层网络、链下计算基础设施 W3bstream、数据分析工具、真实世界设备以及通证框架等。
最近，IoTeX 正式宣布与 ARM Research 的合作，共同将机密计算引入 IoTeX 的 DePIN 技术栈，实现隐私保护计算，无需泄露敏感数据，即可获得宝贵的用户洞察。作为全球最大的硬件和芯片设计开发公司，ARM 最近在纳斯达克上市，其芯片技术 IP 已被全球超过1800亿个芯片广泛采用。ARM Research 与世界各地的机构密切合作，推动学术界和工业界的最前沿研究项目的实际应用。IoTeX 的家用隐私安全摄像头 Ucam 是 IoTeX 与 ARM 合作的首个概念验证项目，采用机密计算技术来实现隐私保护的对象识别。
21.谷歌发布首个AI网络安全框架
最近，谷歌宣布推出Secure AI Framework(SAIF)，这是谷歌首个用于保护人工智能系统的概念框架。
谷歌是生成式AI聊天机器人Bard的开发者和所有者，也是AI研究实验室DeepMind的母公司。该公司表示，跨公共和私营部门的框架对于AI技术健康发展至关重要，其新的框架概念是朝着这个方向迈出的重要一步。
谷歌指出，SAIF旨在帮助减轻AI系统特有的风险，例如模型盗窃、训练数据中毒、通过即时注入进行恶意输入以及从训练数据中提取机密信息。谷歌在博客中写道：“随着AI功能越来越多地融入全球科技产品中，负责任的(安全)框架将变得更加重要。”
22.应用程序安全态势管理平台启动Legit Security筹集了4000万美元
应用程序安全态势管理平台初创公司Legit Security 宣布，已经筹集了4000万美元的新资金，以扩大其销售，营销和研发工作，并解决人工智能和大语言模型在新应用程序开发中的新威胁。
Legit Security 成立于 2021 年，提供ASPM平台，可实现安全的应用程序交付并保护软件供应链免受攻击。该平台通过发现、分析、关联和修复从代码开发到云部署的应用程序漏洞来降低应用程序风险。
Legit Security将其平台定位为允许用户通过自动发现从代码到云的安全问题，修复威胁并确保每个软件版本的完整性来保持安全，同时快速发布软件。该公司声称，该服务通过统一的应用程序安全控制平面提供对不断变化的开发环境的可见性和安全控制，利用从代码到云的宝贵上下文和可追溯性来确定安全问题的优先级并简化漏洞管理。
据说该平台的主要好处包括提高生产力，该平台整合了漏洞，简化了风险评估并自动修复。通过这样做，该平台据称可以通过消除安全控制冗余并优化其放置来降低成本。（techstartups.com）
AI
23.24.Databricks改进了对生成式AI模型的支持
Databricks 在模型服务中推出了新的大型语言模型和 GPU 优化功能，旨在使客户能够改善生成 AI 结果。
Databricks在3月份推出了Model Serve。模型服务是一项服务，使 Databricks 客户能够将 AI 和机器学习 (ML) 模型作为 REST API 部署到单个环境中以进行模型管理，此时 Databricks 接管管理，包括使用更新的数据刷新模型并修复任何错误。
在模型服务之前，用户通常必须管理复杂的 AI 和 ML 基础架构，这需要他们使用批处理文件将数据移动到数据仓库中的缓存中。在那里，用户可以先训练模型，然后再将其移动到另一个应用程序，最终可以使用该模型进行分析。使用更新的数据刷新模型并调整模型以解决问题也需要大量的工作。
但是，REST API允许用户直接在Databricks Lakehouse平台上训练和部署模型，而无需管理由多种工具组成的复杂基础架构。
此外，模型服务环境还附带了与 Databricks 工具的预构建集成，包括用于部署的 MLflow 模型注册表、用于治理的 Unity Catalog 和用于准确性的矢量搜索，可帮助客户管理其 AI 和 ML 模型。
现在模型服务已更新，包括优化的 LLM 服务，该工具使用户能够在服务上部署私有开发的生成 AI 模型以及传统的 AI 和机器学习模型。此外，模型服务中的新 GPU 优化功能旨在为运行和管理大型生成 AI 模型提供必要的功能。（techstartups.com）
24.李彦宏叫板GPT-4：百度“全家桶”AI化完成，10多款原生应用上线
10月17日，文心一言发布后的第7个月，百度在世界大会上，对AI成果做了全面的复盘。
在开场演讲中，他宣布文心大模型更新到4.0版本，并且给出了百度对文心大模型综合能力的判断：
“综合能力与GPT-4相比毫不逊色。”
模型底座能力的更新，带来的是应用生态的更新和重构。李彦宏认为，“理解、生成、逻辑、记忆”，这四大能力是AI原生应用的构建基础。
“革旧迎新”，是文心大模型4.0发布后，百度一系列举措的主题。
一方面，文心大模型对搜索、办公、营销等原有移动生态的业务矩阵，全线产品都基于AI改造完毕;另一方面，作为8月首批获得服务许可证的大模型厂商，百度基于文心大模型推出了第一批自研的AI原生应用，落地到了百度网盘、如流、千帆大模型平台、GBI、智舱等场景。
25.专注人工智能云端算力产品的燧原科技完成20亿D轮融资
近日，专注人工智能云端算力产品的燧原科技宣布完成D轮融资，融资规模达到20亿元人民币，成为年内国产AI芯片领域的单笔最大融资。在这单融资的背后，“浦东元素”闪耀科技光芒。
燧原科技是一家在上海浦东新区诞生并成长的科技企业，是上海企业实现高水平科技自立自强的代表，并在本轮融资中获得浦东投控集团的投资。更重要的是，通过其管理的浦东引领区产业发展基金牵引，由旗下引导母基金——长三角协同引领基金撬动多方合力对燧原科技进行了联合领投，协同多家市场化投资机构一起为中国智能算力底座的建设添砖加瓦。
而这，正是浦东引领区产业发展基金发挥“引领”作用，以资金链提升创新链、以创新链推动产业链的一个缩影。
扫码关注
