CA Technologies本周一宣布,将以6.14亿美元现金收购基于SaaS的安全DevOps平台提供商Veracode,预计这次交易将在2018财年第一季度完成。
CA Technologies表示,这次收购将有助于统一其安全和DevOps产品组合,为客户提供一个让他们将安全直接集成到软件开发中的平台。
CA Technologies公司总裁、首席产品官Ayman Sayed表示:“软件是每家公司数字化转型的核心。因此,对他们来说,在开发过程早期集成安全性变得越来越重要,因为他们能够以安全的方式对市场机遇做出响应。”
这次收购将让CA Technologies把客户群从大型企业扩展到中型企业。
据Gartner预计,到2019年将有超过半数的企业DevOps项目将包括对自定义代码的应用安全测试,这要高于2016年的10%。正如Sayed在一篇博客文章中指出的,美国国土安全部称有90%的安全事件是由于针对软件缺陷进行攻击而导致的。
这次收购与CA Technologies在12月收购的Automic,将让CA Technologies获得广泛的企业产品。
好文章,需要你的鼓励
这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
实验室和真实使用测试显示,iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中,iPhone Air仅消耗15%电量,表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊,但在实际日常使用场景下,用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用,有线充电速度也比较理想。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。