Cisco vừa giới thiệu Antares Learning Labs, cho phép lập trình sử dụng một small open-weight model để phát hiện CWE trong code. Hệ thống này xác định chính xác vị trí CWE tồn tại trong source code, giúp bảo mật ứng dụng hiệu quả hơn. Antares hoạt động trên DevNet với khả năng chia sẻ GPU, tối ưu hóa việc quét mã nguồn. Đáng chú ý là công nghệ này kết hợp giữa AI và distributed computing để nâng cao hiệu quả bảo mật. Lập trình viên nên trải nghiệm để hiểu cách ứng dụng AI trong phân tích mã nguồn.
AI summaries can be wrong. Read the original before relying on anything important.
Why read it: Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên học cách sử dụng Antares để quét lỗ hổng bảo mật trong mã nguồn và hiểu cách DevNet chia sẻ GPU.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://blogs.cisco.com/cisco-devnet/antares-gpu-learning-labs. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itUnderstanding how malicious actors infiltrate networks is the first step to building resilient infrastructure. To help developers and aspiring security analysts learn the fundamentals of offensive sec
The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We
Embedded browsers are at the heart of the problem
Strix autonomous pen testing framework now supports Vercel AI Gateway as the default inference provider
Một lập trình viên đã tìm ra cách chạy model Llama 35B trên laptop GPU chỉ 8GB VRAM với tốc độ đáng kinh ngạc. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chỉnh sửa cờ n_gpu_layers trong llama.cpp, cho phép tận dụng hiệu quả bộ nhớ VRAM thay vì để nó trở thành điểm nghẽn. Hệ quả là model 35B parameters chạy nhanh đến mức người dùng không kịp theo dõi, vượt xa các kỳ vọng ban đầu về giới hạn phần cứng. Điều đáng học hỏi là đôi khi vấn đề không nằm ở cấu hình phần cứng mà ở cách tối ưu hóa phần mềm để khai thác tiềm năng thực sự của hardware.
Bài viết tiết lộ cách tối ưu hóa một cờ trong llama.cpp để chạy mô hình 35B trên GPU 8GB nhanh hơn tốc độ đọc của bạn.
Detect runtime vulnerabilities in AI services with a ready-made Dynatrace dashboard for faster security triage.
Learn what prompt injection is, how APIs expand the attack surface for LLM apps and AI agents, and tips to reduce the risk.
GitHub Octoverse 2026 shows nearly 3x more commits, driven by AI agents and citizen developers. Five takeaways to keep credentials from leaking.
Loading comments…