随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）如GPT-4和文心一言已广泛应用于医疗、教育、金融及政务等领域。然而，其安全性问题不容忽视。南洋理工大学与新加坡国立大学联合发布的综述指出，从数据收集到模型部署的全链路中存在诸多安全挑战。该研究为保障LLMs的安全性提供了全面视角，强调了在技术应用中的风险控制与管理。
近日，新加坡南洋理工大学与新加坡国立大学等机构联合发布了一项关于大型语言模型（LLMs）安全性的全景研究。该研究首次对大模型的安全性进行了全链路分析，涵盖数据收集、模型训练到模型部署的各个阶段。研究指出，在LLMs广泛应用的背景下，其安全性问题至关重要且不容忽视，为未来大模型的发展提供了重要的参考框架。
Prometheus 是一个开源监控和警报工具，通常采用 pull 模式收集数据。然而，网络限制（如子网隔离或防火墙设置）可能导致 Prometheus 无法直接从目标服务拉取数据。为解决这一问题，Pushgateway 成为了 Prometheus 生态系统中的关键组件。它帮助 Prometheus 在无法直接访问目标服务时收集数据，并将来自不同来源的数据汇总，以便统一收集和监控。此外，当现有的 exporter 不能满足需求时，Pushgateway 允许用户通过自定义脚本（如 Python、Shell 或 Java）监控特定数据，扩展了 Prometheus 的灵活性和监控能力。
2024年12月26日，JetBrains公司宣布其JavaScript开发工具WebStorm IDE现在可以免费用于非商业用途。此举使WebStorm IDE与RustRover和Aqua一样，为非商业用户提供免费许可模式。尽管用户需同意数据收集政策，但可享受与付费用户相同的功能，仅在Code With Me功能上有所限制。部分开发者对数据收集表示疑虑，而支持者则强调其在代码重构和调试方面的卓越能力。
OpenAI公司近期被披露正自主研发人形机器人。四年前，因数据不足解散相关团队后，OpenAI如今重返该领域，计划通过机器人收集的数据增强其大型模型。除投资Figure、1x和Physical Intelligence等机器人初创公司外，OpenAI的算法团队也在深入研究机器人强化学习。目前，该公司正涉足硬件开发，致力于打造具备双臂双腿的实体人形机器人，以实现更广泛的应用和技术突破。
新华鲜报近日报道了一项关于海水盐度的科学探测技术。通过卫星技术，科学家们能够对海水的咸度进行精确测量。这项技术利用遥感技术收集数据，使科学家能够对海水的盐度进行“望闻问切”，从而更全面地了解海洋环境的变化。
卫星技术在现代环境监测中发挥着重要作用，特别是在测量海洋盐度方面。通过先进的传感器和数据收集系统，卫星能够提供高精度、大范围的海洋盐度数据。这些数据对于理解海洋生态系统、气候变化以及海洋环流模式具有重要意义。本文将介绍卫星技术在测量海洋盐度中的应用，包括主要的测量方法和数据收集过程。
本文探讨了前端埋点与监控的最佳实践，涵盖了从基础知识到全流程的实现方法。前端埋点是一种技术手段，通过在代码中嵌入特定代码或脚本，用于收集用户的行为数据。其核心功能包括捕获用户的关键行为（例如点击、浏览、提交表单、页面跳转等）和关键业务数据（例如订单金额、商品分类等）。通过有效的前端埋点和监控，企业可以更好地理解用户行为，优化产品体验，提高业务效率。
Auto-GPT 作为一个基于 GPT-4 技术的实验性项目，其目标在于实现 GPT-4 的完全自动化运作。此项目不仅增强了模型的互联网搜索与数据收集能力，还让其能够访问并互动于现今流行的网站及平台。更重要的是，Auto-GPT 能够运用 GPT 技术来管理和存储文件，为用户提供更加便捷的服务。为了更好地展示 Auto-GPT 的功能与应用，本文将包含多个代码示例，以提高文章的实用性和可读性。
Newbe.ObjectVisitor 作为一款专为开发者打造的辅助工具，简化了访问普通类所有属性的过程，极大地提高了开发效率。无论是进行验证、映射还是数据收集等操作，Newbe.ObjectVisitor 都能提供强有力的支持。本文将通过多个代码示例，详细展示 Newbe.ObjectVisitor 的使用方法及其在实际项目中的应用价值。
本文旨在介绍一种专为物联网(IoT)设备设计的数据收集、命令执行及设备状态监控系统。此系统不仅支持在可编程逻辑控制器(PLC)上运行，同时也能够在安装了Windows 7 Service Pack 1操作系统的个人电脑(PC)上部署。通过本文中的多个代码示例，读者可以更深入地理解该系统的具体实现方式及其如何有效地管理和监控IoT设备。
本文旨在探讨如何运用XHProf API构建一个独立的XHProf收集器，通过详细的代码示例，为读者展示其实现过程。文章聚焦于收集器的设计与实现，其他相关组件则不在本次讨论范围内。
Elastic Stack是一个由多种开源工具构成的强大平台，涵盖了Elasticsearch、Kibana、Logstash及Beats等组件。这套工具集能够有效地从不同源获取信息，不论数据形式如何复杂，均能实现高效的数据收集、处理、分析及可视化。通过本文，读者将了解到如何运用这些工具来优化数据流程，并附有实用的代码示例以加深理解。
DBus系统作为一种高效的数据收集与实时数据流处理解决方案，凭借其简单灵活的配置方式，实现了对业务流程中产生的数据无侵入式采集。通过采用高可用的流式计算框架，DBus不仅能够汇聚来自不同源端的数据，还能对其进行转换，最终生成统一标准的JSON格式数据，极大地提升了数据处理效率与应用范围。
SAP Network Monitor工具是一款专为优化网络性能而设计的解决方案，其核心功能由Server和Monitor两大部分构成。其中，Server部分不仅负责监控整个系统，还承担了关键的数据收集、统计分析以及结果展示任务。为了便于用户访问，该工具采用了Web服务的形式，并配有一个直观且易于操作的用户界面。在本文中，我们将深入探讨SAP Network Monitor的Server组件，通过具体的代码示例来增强读者的理解，使大家能够更好地掌握其实用性与操作方法。
MiNiFi作为Apache NiFi的一个子项目，专注于实现数据源端的数据收集工作。它以体积小巧、重量轻便著称，简化了部署流程，同时支持通过代理进行中央管理，极大地便利了大规模部署的需求。此外，MiNiFi具备生成数据源的能力，可以为数据流提供必要的初始输入，进而无缝对接NiFi，促进数据处理与分析的效率。
