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商傳媒
Leidos 推出 AI 代理治理工具 HeadWay Dispatch 強化企業安全合規
商傳媒|何映辰/台北報導美國國防與資訊科技公司 Leidos 於週四發表 HeadWay Dispatch,這是一款專為人工智慧(AI)Agent(智能代理)設計的治理工具。這項工具旨在協助企業有效監控 AI Agent 的運作,管理其存取權限,並確保在自動化決策過程中,仍能維持必要的人為監督。
HeadWay Dispatch 的治理功能圍繞在「知曉(Know)」、「掌控(Control)」及「驗證(Prove)」三大核心能力。「知曉」功能提供 AI Agent 運作狀態的清晰視圖,包括其功能與可存取系統。「掌控」功能則讓組織設定 Agent 活動界限,明確哪些操作可獨立進行、哪些需人工批准,以及哪些行為被禁止。「驗證」功能則在 Agent 做出決策時,即時生成不可竄改的記錄,有助於審查自動化活動,並為追責保留文件。
這款工具的設計理念是支援來自不同供應商的 AI Agent,藉此降低對單一廠商的依賴,並允許企業保留現有的技術投資。它能為操作人員提供 Agent 活動、批准請求及警報的整合視圖,讓使用者在無需切換多個管理工具的情況下,即可審查自動化操作並處理需關注的事項。值得一提的是,HeadWay Dispatch 也整合了憑證保護功能,透過將 AI Agent 的請求路由至其自身環境,有效保護密碼和 API 金鑰,避免 Agent 直接儲存憑證,進而降低資料被竊取的風險。
Leidos Digital 總裁 Steve Hull 強調:「隨著 AI Agent 運作自主性日益提高,組織需要清楚何時信任、何時介入,以及如何對其行為負責。」HeadWay Dispatch 尤其能協助美國聯邦機構符合美國行政管理和預算局(Office of Management and Budget)M-25-21 和 M-25-22 備忘錄中的相關要求。此外,Leidos 正在為 HeadWay Dispatch 開發額外功能,包括「體驗(Experience)」將根據角色客製化資訊呈現,以及「智慧(Intelligence)」將協調來自不同供應商的 AI Agent,使其在共享政策下運作。Leidos 也正努力確保該工具的控制措施,在網路連線品質不佳或斷線時,依然能有效運作。
HeadWay Dispatch 是 Leidos 更廣泛 HeadWay 產品套件的一部分,該套件整合了企業數據系統、進階分析與人工智慧技術。Leidos 今年九月也推出了 UpHold Effect Agentic SOC Automation,運用 AI Agent 協助資安營運中心團隊識別網路威脅;二月時,Leidos 更與 Trustible 合作,自動化 AI 治理流程,將治理時間從數週縮短至數小時或數分鐘。
14 分鐘前
14 分鐘前
健康醫療網
女星近視700度摘眼鏡竟稱「聽不清楚」 醫揭視聽關聯和護眼方式
【健康醫療網/記者林則澄報導】中國大陸27歲女星王楚然日前透露,自己近視超過700度,摘下眼鏡後甚至感覺「耳朵也聽不到」,且近年還發現度數增加超過100度,引發熱議。對此,眼科醫師指出,視覺與聽覺雖是不同的感官系統,但會由大腦整合兩者資訊,因此當視力模糊時,可能因無法清楚辨識嘴型
16 分鐘前
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藝點新聞
名導麥可曼恩槍枝走火射中腿 演員亞當崔佛曝:他第二天就來上班了
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16 分鐘前
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商傳媒
美制裁阻伊朗肩射飛彈採購 威脅中東軍事平衡
圖/示意圖商傳媒|林昭衡/綜合外電報導美國國務院昨日(週四)宣布,對涉嫌協助伊朗政權獲取便攜式防空系統(MANPADS)的兩名個人及一個實體實施制裁。這些個人和實體分別來自白俄羅斯、俄羅斯與奈及利亞,此次行動旨在遏阻伊朗的軍事發展進程。
便攜式防空系統(MANPADS)是一種輕巧、容易攜帶的防空飛彈,由於其體積小、致命性高且易於隱藏,能對飛行中的航空器構成嚴重威脅,因此被國際社會視為高度危險的武器。美國國務院指出,伊朗獲取這類武器的努力,已對美國國家安全構成威脅。
這波制裁是美國「經濟流氓行動」(Operation Economic Outcast)的最新一步。在此之前,美國已於今年5月8日、6月10日和7月15日進行過一系列類似制裁,旨在打擊伊朗的軍事採購網絡。這些措施也強化了聯合國於2025年9月恢復的相關限制。
美國國務院表示,這些行動將有效提高德黑蘭獲取武器的難度與成本,並再次強調美國將採取一切必要行動,追究那些協助伊朗政權擴充軍備的個人與實體。美方將持續與合作夥伴努力,執行聯合國恢復的措施,以阻止對美國部隊及區域安全構成威脅的武器流動。
21 分鐘前
21 分鐘前
台灣好新聞
大漢溪人工濕地秋季花海景觀 蘆葦、芒與甜根子草各展風姿
記者黃村杉/新北報導秋意漸濃,隨著東北季風到來,大漢溪人工濕地水岸、堤岸及河床沙洲上的禾本科植物陸續抽穗,褐色、銀白與雪白花穗隨風搖曳,交織出季節限定的秋日景致。民眾常將這片花海統稱為「芒花」,其實當中包含蘆葦、芒及甜根子草三種植物,只要觀察生長環境、葉片及花穗,就能輕鬆辨識。新
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24 分鐘前
- CNEWS匯流新聞網爭取10年央北文小11轉型 劉哲彰催生新店萬坪多功能藝文中心CNEWS匯流新聞網記者唐有為/新北報導 新北市議員劉哲彰自2016年起,持續爭取在新店央北重劃區興建大型藝文中心,歷經10年追蹤與推動,如今終於迎來實質進展。劉哲彰表示,新北市文化局已委託專業團隊辦理「新店區央北重劃區多功能藝文中心前置評估」,規劃朝設置1000席以上專業演藝場館,並結合圖書閱覽空間的方向推進,讓新店及大文山地區期待多年的大型藝文建設,正式...27 分鐘前
27 分鐘前 - 閱政治禮讚眾生的福德新書見證發表會老祖宗的智慧與佛緣實證文/編輯整理 詠采文化藝術基金會創辦人釋法湛法師將36年來應用老祖宗堪輿擇日的智慧,及受觀世音菩薩大慈大悲佛緣 […] 本文 禮讚眾生的福德新書見證發表會老祖宗的智慧與佛緣實證 來自於 閱政治 Read Gov News.29 分鐘前
29 分鐘前 - 記者爆料網高金素梅涉收受中國金援1億7千萬配反軍購發展組織! 求刑14年【Lai傳媒、記者爆料網/周庭慶/台北報導】立委高金素梅涉嫌接受中共官員金援及指示,為中國公務機構發展組織,並29 分鐘前
29 分鐘前 - 商傳媒Google Gemini Omni 1.2 Flash登場 AI影片生成效能與成本再進化商傳媒|林昭衡/綜合外電報導Google 於週四宣布,其最新的 AI 視訊生成模型 Gemini Omni 1.2 Flash 現已全面開放給開發者與企業使用。這款模型在速度、成本效益和影片生成長度方面均有顯著提升,並整合了更精細的編輯功能,對需要高效能 AI 影像工具的創作者及開發者來說,是一大進展。 Gemini Omni 1.2 Flash(AI 模型能根據文字描述或圖像生成影片,這類模型的性能與成本是關鍵考量)現在支援原生生成長達 15 秒的影片片段,相較前一代 Gemini Omni 1.1 的 10 秒有所增加,且使用者可精確設定 3 至 15 秒間的影片長度。此模型最大的亮點之一在於其成本效益,價格較 Gemini Omni 1.1 調降 30%,以每秒 0.07 美元的價格提供 720p 影片生成服務。使用者能先以 360p 或 720p 解析度快速生成草稿,透過後續編輯修改細節,再升級至 1080p 或 4K 解析度。 新模型在影片生成品質上有多項改進。它能夠在整個影片中保持角色、物品和場景的高度一致性,減少畫面漂移或變形。例如,在虛擬試穿情境中,Gemini Omni 1.2 Flash 能在 360 度旋轉及多個鏡頭剪輯下,維持模特兒身分和服裝細節的一致性。此外,它還能透過結合人物、產品圖片、短暫動態片段(最長 3 秒)及音訊提示來引導影片生成。 Gemini Omni 1.2 Flash 的多輪對話式編輯功能,讓使用者得以針對同一片段進行逐輪精修,例如更換元素、調整燈光或改變長寬比,無需重新開始。該模型還能精準地將取樣音訊分配給影片中的角色,呈現富有表現力的唇形同步和自然的喜劇時機。在複雜的攝影機運鏡方面,如無人機穿越先賢祠圓頂的流暢飛行畫面,模型能減少跳接,呈現更具電影感的視覺效果。 目前,Gemini Omni 1.2 Flash 已透過 Gemini API 和 Gemini for business 全面推出,並整合至 Google Cloud 的企業級基礎設施。諸如哈瓦仕(Havaianas)運用此模型於虛擬試穿、特效製作公司 Monks 進行視覺特效與可控影片生成,以及時尚科技公司 Whering 導入其虛擬試穿功能等,均顯示其在多產業的應用潛力。開發者可在 Google AI Studio 進行原型設計,企業用戶則能透過 Google Cloud 控制台建構解決方案。Google 也將這項技術整合進 Google Vids 和 Gemini 應用程式,並支援 Google Ads 的影片廣告活動擴展。31 分鐘前
31 分鐘前 - 商傳媒Google Cloud BigQuery 整合 AI.AGG 實現語意數據聚合深化洞察圖/本報資料庫商傳媒|何映辰/台北報導Google Cloud 近日為其雲端資料倉儲服務 BigQuery 推出一項名為 AI.AGG 的新功能,旨在協助資料工程師與 AI 開發者,利用大型語言模型(LLM)的力量,直接在資料庫中進行語意數據聚合。這項工具大幅簡化了從海量非結構化資料中提煉有意義摘要與洞察的複雜性。 AI.AGG 是一個 BigQuery 內建的聚合函式,它利用 Google 的 Gemini 模型,在 BigQuery 環境中直接處理複雜的非結構化數據聚合任務。「語意數據聚合」指的是根據資料的含義和上下文進行匯總,而非僅僅是數值或關鍵字的匹配,這對於理解複雜文本和多模態內容至關重要。 AI.AGG 的運作方式是將複雜的資料處理流程抽象化。它會自動將輸入資料進行分塊(chunking),並動態分組為符合 Gemini 模型 Token 限制的批次。接著,它會將自然語言 SQL 提示平行應用於每個批次,透過 Vertex AI 生成中間語意摘要。這些中間結果會被遞歸合成,直到針對每個 SQL GROUP BY 子句產生單一的最終聚合字串。 這項功能的一大特色是全程依賴完整的 LLM 進行處理,而非僅限於單行級別的函式,例如 AI.CLASSIFY。AI.AGG 原生支援文字及多模態輸入,能利用 BigQuery 物件表格(Object Tables)及 OBJ.GET_ACCESS_URL 函式,直接從 Google雲端儲存(Cloud Storage)聚合視覺洞察,無需資料搬移或轉碼。 AI.AGG 的分析能力在結合標準 SQL GROUP BY 操作時尤其顯著。例如,DevOps 團隊可以將數百萬筆系統日誌依元件分組,生成人類可讀的診斷摘要,以識別細微的效能降級。此外,它也能用於處理舊有的客服票證文字,自動歸納出明確的類別清單,並輸出為 JSON 陣列,進而在 SQL 中協調自主資料標記流程。 為優化使用體驗,Google 建議在 AI.AGG 工作流程中,利用 BigQuery 對 Gemini 上下文快取(Context Caching)的支援,尤其對於龐大且靜態的資料集,有助於降低輸入 Token 成本與執行延遲。在安全性方面,AI.AGG 運行於 BigQuery 的治理框架內,支援 VPC Service Controls 以防止資料外洩。資料處理上,單一酬載行不得超過 10 MiB,每個 SQL 群組的最終輸出字串上限為 10,000 個 Token,且建議單次查詢最多處理 2,000 萬行,並輸出不超過 1,000 個獨立 SQL 群組。33 分鐘前
33 分鐘前
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