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 có thể tóm tắt sai. Đọc bài gốc trước khi dựa vào thông tin quan trọng.
Vì sao nên đọc: 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.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://blogs.cisco.com/cisco-devnet/antares-gpu-learning-labs. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửUnderstanding 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.
Đang tải bình luận…