TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub 红队武器库🚨

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @githubredteam · Post #84667 · 5月18日

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨发现关键词:#漏洞#验证#检测#分析 📦项目名称:LLM-MultiAgent-StackOverflow-Detector 👤项目作者:uguj 🛠开发语言: Python ⭐Star数量: 0 | 🍴Fork数量: 0 📅更新时间: 2026-05-18 10:51:12 📝项目描述: 基于ReAct范式的多智能体栈缓冲区溢出检测框架,用于C/C++代码漏洞分析。 - Finder Agent:基于libclang的AST解析,识别危险函数调用 - Tracer Agent:语法树回溯,分析参数可控性 - Hypothesis Agent:调用Qwen2.5-Coder大语言模型生成智能漏洞假设 - Verifier Agent:通过angr符号执行与objdump静态匹配进行二进制验证 框架形成“发现→追踪→假设→验证→反馈”的闭环检测流程。 本仓库包含毕业设计《基于大语言模型的栈溢出漏洞检测研究》的全部源代码、测试用例及实验结果。 🔗点击访问项目地址

Results

找到 1 条相似帖子

搜索 #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 2025/09/11 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin