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CERT协调中心（CERT/CC）是软件工程学院中，电脑紧急应变团队（CERT）的协调中心。CERT协调中心研究可能影响软件安全及网络安全的软件错误，发布其发现的资料以及研究成果，并且和企业及政府合作，提升软件和网络的安全。
Das CERT Coordination Center (CERT/CC) ist das Koordinationszentrum des Computer Emergency Response Teams (CERT) für das Software Engineering Institute (SEI), ein gemeinnütziges, staatlich finanziertes Forschungs- und Entwicklungszentrum der Vereinigten Staaten. Das CERT/CC erforscht Software-Fehler, die sich auf die Software- und Internetsicherheit auswirken, veröffentlicht Forschungsergebnisse und Informationen und arbeitet mit Unternehmen und der Regierung zusammen, um die Sicherheit von Software und des Internets insgesamt zu verbessern.
Quebec-QC
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Medical, Pharmaceutical, Rehabilitation
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Der nächste Sprung in der Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit eines KI-Sprachmodells ist da. GPT-4o macht ChatGPT nicht nur schneller, sondern auch multi-modal. Ausgewählte Nutzer können ab sofort Bilder, Audio, Videos und natürlich Text in ChatGPT eingeben. Außerdem gibt es eine neue Desktop-App für den Mac, die ChatGPT aus dem Browser holt. GPT-4o ist bis zu 160 Prozent schneller als GPT-4 und liefert zudem bessere Antworten.
2. Die Kraft der Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen
3. Verbesserung der Patienten-Arzt-Kommunikation mit ChatGPT
4. Verbesserung der Diagnosegenauigkeit durch ChatGPT
5. Überwindung von Sprachbarrieren im Gesundheitswesen mit ChatGPT
6. Transformation der Fernversorgung im Gesundheitswesen
7. Adressierung von Datenschutz- und Sicherheitsbedenken im ChatGPT-fähigen Gesundheitswesen
8. Herausforderungen und Einschränkungen von ChatGPT im Gesundheitswesen
Law
Nvidia
ChipNeMo aims to explore the applications of large language models (LLMs) for industrial chip design. Instead of directly deploying off-the-shelf commercial or open-source LLMs, we instead adopt the following domain adaptation techniques: custom tokenizers, domain-adaptive continued pretraining, supervised fine-tuning (SFT) with domain-specific instructions, and domain-adapted retrieval models. We evaluate these methods on three selected LLM applications for chip design: an engineering assistant chatbot, EDA script generation, and bug summarization and analysis. Our results show that these domain adaptation techniques enable significant LLM performance improvements over general-purpose base models across the three evaluated applications, enabling up to 5x model size reduction with similar or better performance on a range of design tasks. Our findings also indicate that there’s still room for improvement between our current results and ideal outcomes. We believe that further investigation of domain-adapted LLM approaches will help close this gap in the future.