随着互联网技术的快速发展，网络系统及应用在给人们的生活带来巨大便利的同时，信息安全问题也逐渐成为用户和企业关注的焦点。然而，安全问题的管理和解决需要一个系统的、完整的解决方案，在缺乏有效解决方案的情况下，很容易因为开发人员的疏忽或缺乏安全设计，导致系统存在安全漏洞。这些漏洞一旦被恶意用户利用，将会造成严重的安全风险或经济损失。 在此背景下，微软在2004年正式提出了安全开发生命周期模型（SDL），并在其软件开发过程中广泛应用。SDL模型旨在通过整合安全能力到软件开发的各个阶段，从而提高软件系统的整体安全性，减少安全漏洞的产生。随着时间的推移，SDL已成为一种广泛应用的企业应用安全建设模型，已经被越来越多的组织和企业使用，并被证明是一种有效提升系统安全性的方法。
KubeAdmiral 是字节跳动于 2023 年 7 月正式开源的多云多集群管理引擎，它孵化于字节跳动内部，从上线至今一直强力支撑抖音、今日头条等大规模业务的平稳运行，目前管理着超过 21 万台机器、超过 1000 万 Pod。 自正式开源以来，KubeAdmiral 自身也经历了不断发展和完善，在系统功能、扩展性、稳定性和运行效率均有大幅提升，也吸引了业界最终用户的使用和贡献。因此，我们相信 KubeAdmiral 已经准备好在生产环境落地，并很高兴地宣布 1.0.0 版本正式发布。
写作，不论对于经验丰富的作家还是我们普通人来说，都是一件耗时、耗精力的事情。 但是，如果有一个工具可以像魔术师一样智能地帮你写作的话，那么写作就变得不那么困难了。下面就来介绍几款好用的AI写作助手帮助你高效写作。
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近期，多模态大模型如GPT-4o、Gemini-pro和QwenVL-Max在各类评估中崭露头角，频频登上排行榜前列。然而，这些排行榜的可信性引发了学界对现行评估标准公正性的反思。来自北京大学、中国医学科学院、香港中文大学及阿里巴巴的科研团队，携手对现有评测流程的准确性和可信度提出了严格的质疑。他们的研究成果揭示了一个令人惊讶的现象：即便在未直接观察图像、未能深入理解题目情境的前提下，大语言模型仍能表现出接近最先进技术水平（SOTA）的性能，这显然背离了多模态评测旨在考察的综合理解能力的初衷。 为了应对这一挑战，并确保评测基准的严谨性与实用性兼备，该研究团队创新性地推出了MMEVALPRO，一个专门用于检验多模态大模型性能的全新评估框架。初步实验验证显示，当前市场上备受推崇的多模态大模型在MMEVALPRO的严格审视下，其实际实力远未达到公众普遍预期的高度。相比现有的评估数据集，MMEVALPRO设定了更为严苛的考验门槛。根据实验结果，目前表现最优的大语言模型（LMM）在MMEVALPRO上的表现与人类水平之间存在31.73%的显著差距
