Lean SuperIntelligence (LSI) 完成初始融资并宣布推出首批超越 Mythos™ 的自我改进型本地部署精益网络安全模型

LSI 的网络安全人工智能方法涉及两个专门的自我改进模型：用于发现、利用和验证漏洞的 LSI-Offense-1 大型语言模型，以及用于检测、调查和响应威胁的 LSI-Defense-1 大型语言模型。这些模型旨在 LSI 的“网络世界模型”中相互学习，其中攻击性发现为防御改进提供信息，而成功的防御则促使攻击寻找新路径。

LSI 产品的一个显著特点是其本地部署、可定制的部署，这使企业能够保持气隙数据隐私。该公司表示，其模型足够精益，可以持续运行，扫描软件签入，并且已经识别出以前未知的漏洞。这与可能需要数据共享的云端人工智能解决方案形成对比。

据报道，LSI 的专门模型在独立基准测试中优于通用前沿大型语言模型，这表明专注的人工智能开发可以在特定领域产生卓越的结果。这表明，对于企业网络安全等专业应用，量身定制的精益模型可能比大型通用模型更具优势，尤其是在数据控制和运营成本方面。