周一,一个名为“Lizard Squad”的黑客组织对索尼的PSN(PlayStation Network)、动视暴雪的Battle.net以及其他一些游戏网络发动了DDoS攻击,想登录Hearthstone、魔兽世界、Diablo III的游戏玩家可能会遭遇到一些困难。
黑客组织“Lizard Squad”宣布对此事负责,并在Twitter上炫耀了这一“战果”。
此外,“Lizard Squad”组织对索尼在线娱乐总裁约翰·斯梅德利(John Smedley)乘坐的美国航空362航班发起威胁,声称该航班上存有炸弹。目前,该航班已暂时安全着陆。
动视暴雪通过其Twitter称,该公司已解决了服务器问题,但索尼服务器似乎受到了更为严重的打击。索尼在其官博中承认遭受了攻击,并称游戏玩家的个人信息未遭泄露。
索尼发言人Sid Shuman表示,“与全球其他主要游戏网络一样,索尼的游戏网络和娱乐网络受到了攻击,这些人为的攻击试图压垮我们网络。”该发言人还称,“虽然这种影响已经造成了网络访问不畅,影响到了我们的服务,但个人信息并未外泄。我们将继续致力于解决这个问题,希望我们的服务尽快恢复正常。对由此造成的不便深表歉意。”
索尼在线娱乐分部的一位代表称,美国联邦调查局已介入,正在对飞机恐吓事件展开调查。截至发稿,攻击事件原因仍未明朗。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。