在宣布计划关闭旗下Azure区块链即服务(Azure Blockchain as a Service)产品的几周之后,微软又推出了另一项基于区块链的服务——这就是Azure机密账服务(Azure Confidential Ledger,ACL)。在5月25日举行的线上Build 2021开发人员大会的第一天,微软的高管们揭开了Azure机密账服务公共预览版的面纱。
和Azure区块链服务一样,Azure机密账服务也在区块链技术之上增加了一个额外的层,以提高安全性和可伸缩性。Azure机密账服务使用了Azure机密计算平台,这意味着ACL实例将运行在专用并且经过了充分验证的硬件上。
Azure机密账服务建立在机密财团框架(CCF)的基础上,CCF是微软的高管们在2017年公开推出的一个框架。当时,微软的高管们表示Coco(“机密财团”的英文缩写)框架旨在同所有兼容受信任的执行环境(TEE)或者处理器的安全区域的操作系统和虚拟机管理程序中所有的分类账协议和工作协同。在那个时候,微软的高管们表示,该框架可以在本地和各种供应商提供的云环境中使用。
微软的官员们表示,当用户需要审核日志记录并跟踪高度敏感的管理员操作时,ACL的效果就会非常好。他们认为,医疗保健、金融和零售、信息技术、供应链监控以及所有需要安全交换合约和契约的业务都是ACL的目标。
记者询问微软,ACL是否应该被视为是Azure区块链即服务的替代品,但是一直没有得到直接的回复。相反,该公司的一位发言人表示,“我们正在要求(Azure区块链服务)客户过渡到ConsenSys Quorum区块链解决方案。我们决定将我们的重点从产品导向的产品转移到以合作伙伴为导向的解决方案。”
微软的一位发言人对ACL定位是,“Azure机密账服务不会取代Azure区块链服务,它是另一种分布式分类账服务,供那些希望在负担能力范围内获得最高隐私级别的客户使用。有了Azure机密账服务,客户在构建分布式区块链网络的时候,将能够利用Azure机密计算的强大的功能。相比之下,ConsenSys Quorum区块链服务则基于ConsenSys Quorum构建,后者是一项开源技术,能够与Azure区块链服务完全兼容,并且能够为客户提供无缝的迁移体验。”
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。