Panda Security и Dell будут сотрудничать в Латинской Америке

Panda Security и Dell будут сотрудничать в Латинской Америке

Компании Panda Security и Dell заключили соглашение, согласно которому Dell будет распространять решения Panda Security среди клиентов в странах Латинской Америки (Мексика, Центральная Америка, Колумбия, страны Карибского бассейна), которые приобретают компьютерную технику для домашнего использования. Продукты Panda Antivirus Pro 2009, Panda Internet Security 2009 и Panda Global Protection 2009 для домашних пользователей будут доступны при помощи специальных центров по распространению компьютеров Dell во всей Латинской Америке.

Dell также будет распространять и Panda Managed Office Protection (PMOP) – корпоративное решение, которое подходит для всех типов клиентов, от малого бизнеса до огромных компаний. Panda Managed Office Protection – это управляемый сервис от компании Panda Security для обеспечения безопасности рабочих станций и файловых серверов, основанный на модели SaaS (Security as a Service).

Dell будет распространять решения Panda Security несколькими способами: электронные версии ESD (Electronic Software Distribution), коробочные версии продуктов, лицензирование. Соглашение также предусматривает сотрудничество и с INTCOMEX – одного из крупнейших ресселеров в латиноамериканском регионе: “Через эффективное использование наших глобальных ресурсов и сильных связей с ведущими вендорами в своих секторах рынка, такими как Panda Security и DELL, мы планируем построить бизнес-сообщество, которое будет приносить прибыль в течение долгого времени”, – говорит Йозеф Кройторо, Вице-президент по развитию бизнеса в Intcomex.

“Союз с компанией Dell очень полезен для Panda Security, так как он дает возможность нам распространять наши технологии среди большего количества пользователей. Но это накладывает на нас и серьезные обязательства перед партнерской сетью. Подобные типы соглашений вновь подтверждают идею о том, что данные схемы эффективно работают в партнерском канале и предоставляют более широкие возможности роста для всех участников проекта, в данном случае, для Panda Security, Dell и Intcomex”, – объясняет Бэнджамин Кройторо, Генеральный менеджер Panda Security в Мексике и Панаме.

“В Dell мы прислушиваемся к нашим клиентам, и мы понимаем, что для клиентов ключевыми факторами являются доступность информационных технологий и простота обеспечения ИТ-защиты – это также и расширяет наши возможности развития бизнеса. Соглашение с Panda Security было подписано для того, чтобы предложить нашим клиентам в Мексике, Колумбии, Панаме и других странах Латинской Америки эффективные решения безопасности. Это хороший пример нашего обязательства перед клиентами”, – говорит Даниель Нейва, Генеральный менеджер Dell по SMB в Латинской Америке.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru