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 2 条相似帖子

搜索 #speechrecognition

当前筛选 #speechrecognition清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8484 · 2025/09/09 12:01

🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи! 🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh 🟢 Авто-определение языка 🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100) 🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии 🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать ▪API:https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031 ▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Blog:https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list @ai_machinelearning_big_data #ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 2025/08/18 11:11

🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning