当今全球数字化转型的大趋势下,网络边界逐步开放并且不断扩展,覆盖了各类SaaS应用、云服务、自带设备(BYOD)以及其它创新。在此情形下,通过提供多种选择性、简化IT管理难度及构建整体化的安全框架,实现企业应用快速上云和传统网络的互联网化改造,以最大化利用现有资源,提升业务效率,强化企业竞争优势,正成为企业的重要目标。
如何实现企业应用快速上云,并满足安全性、灵活性、管理、迁移等需求?
如何实施安全而独特的网络策略,而不会把您锁定于任何基础架构、云平台、终端或数据中心?
如何从任何地点、使用任何设备向你的团队安全交付他们所需的各类应用、桌面与数据?
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本文评测了六款控制台平铺终端复用器工具。GNU Screen作为老牌工具功能强大但操作复杂,Tmux更现代化但学习曲线陡峭,Byobu为前两者提供友好界面,Zellij用Rust编写界面简洁易用,DVTM追求极简主义,Twin提供类似TurboVision的文本界面环境。每款工具都有各自特点和适用场景。
韩国汉阳大学联合高通AI研究院开发出InfiniPot-V框架,解决了移动设备处理长视频时的内存限制问题。该技术通过时间冗余消除和语义重要性保留两种策略,将存储需求压缩至原来的12%,同时保持高准确性,让手机和AR眼镜也能实时理解超长视频内容。
网络安全公司Snyk宣布收购瑞士人工智能安全研究公司Invariant Labs,收购金额未公开。Invariant Labs从苏黎世联邦理工学院分拆成立,专注于帮助开发者构建安全可靠的AI代理工具和框架。该公司提供Explorer运行时观察仪表板、Gateway轻量级代理、Guardrails策略引擎等产品,并在工具中毒和模型上下文协议漏洞等新兴AI威胁防护方面处于领先地位。此次收购将推进Snyk保护下一代AI原生应用的使命。
纽约大学研究团队通过INT-ACT测试套件全面评估了当前先进的视觉-语言-动作机器人模型,发现了一个普遍存在的"意图-行动差距"问题:机器人能够正确理解任务和识别物体,但在实际动作执行时频频失败。研究还揭示了端到端训练会损害原有语言理解能力,以及多模态挑战下的推理脆弱性,为未来机器人技术发展提供了重要指导。