For the 2nd time in weeks, Microsoft packages laced with credential stealer
Ars Technica964 字 (约 4 分钟)
85
微软开源包遭恶意代码感染，触发凭证窃取攻击，影响73个包，攻击者利用AI工具传播。
入选理由：73个微软开源包被植入恶意代码，触发凭证窃取攻击。
精选文章#微软#供应链攻击#AI工具#安全漏洞英文
公司
Red Hat
别名：Red Hat packages
提供企业级开源软件解决方案的公司。
已跟踪 5 条高相关材料
TraeAI 观察
最近变化
2026-06-08 · 73个微软开源包被植入恶意代码，触发凭证窃取攻击。
为什么值得关注
Red Hat 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Red HatvLLM供应链攻击安全漏洞AI代理
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For the 2nd time in weeks, Microsoft packages laced with credential stealer
Ars Technica · 8.5 分
微软开源包遭恶意代码感染，触发凭证窃取攻击，影响73个包，攻击者利用AI工具传播。
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Optimize, deploy, and benchmark an open-source LLM with vLLM
DeepLearning.AI · 8.2 分
课程介绍如何使用vLLM高效部署开源大模型，涵盖量化、分页注意力和前缀缓存等关键技术。
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New course on serving LLMs efficiently -- how do you serve models to many concurrent users at low la...
Andrew Ng(@AndrewYNg) · 7.5 分
高效服务LLM的核心在于通过量化和vLLM智能内存管理解决70B模型140GB显存及KV Cache瓶颈，实现低延迟高并发部署。
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使用vLLM优化、部署和基准测试开源大模型
DeepLearning.AI496 字 (约 2 分钟)
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课程讲授如何利用vLLM高效部署开源大模型，涉及量化、分页注意力等技术。
入选理由：70亿参数大模型需约140GB内存，可能需要多GPU支持单次请求。
精选视频#vLLM#大模型部署#AI基础设施英文
Andrew Ng新课：如何高效服务LLM
Andrew Ng(@AndrewYNg)208 字 (约 1 分钟)
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高效服务LLM的核心在于通过量化和vLLM智能内存管理解决70B模型140GB显存及KV Cache瓶颈，实现低延迟高并发部署。
入选理由：70B参数模型仅加载权重需约140GB显存，每个活跃请求还需独立KV Cache存储上下文。
精选推文#LLM服务#vLLM#量化#DeepLearning.AI英文
龙虾陷阱：从本地到K8s再回来的OpenClaw容器化实践 —— Sally Ann O'Malley, Red Hat
AI Engineer4317 字 (约 18 分钟)
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演讲者展示了如何将AI代理OpenClaw容器化并在Kubernetes上运行，强调了容器在隔离、可移植性和备份恢复方面的优势。
入选理由：OpenClaw是一个基于MIT许可的开源AI代理项目，支持本地和K8s部署。
精选视频#OpenClaw#容器化#Kubernetes#AI代理#Red Hat英文
数十个红帽包通过其官方NPM渠道被植入后门
Ars Technica1988 字 (约 8 分钟)
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文章报道了Red Hat的多个NPM包通过其官方渠道被植入后门，攻击者利用供应链漏洞在npm仓库中上传恶意代码，影响范围广泛，但未提供具体技术细节或修复方案。
入选理由：Red Hat的官方NPM仓库中发现数十个包被植入后门
精选文章#Red Hat#NPM#供应链攻击#安全漏洞英文