MEニュース、9月22日（UTC+8）、動察 Beating AI ニュース：ベルギーのサイバーセキュリティ企業Aikidoが、最初のオープンソースセキュリティモデル「Altar-1」をリリース。これはZ.aiのGLM-5.3をセキュリティ用途向けに圧縮したバージョンであり、企業はこれを自社サーバー、あるいは完全オフライン環境にデプロイしてコード監査やペネトレーションテストに利用でき、ソースコードや未修正の脆弱性を外部モデルに送信する必要がない。AikidoはまずGLM-5.3をINT4量子化し、次にCerebrasのREAP手法を用いて256人のルーティングエキスパートから88人を削除し、約34.4%の削減を実現。モデルサイズはフル精度の1.51TBから328GBに縮小され、量子化後の488GBよりも32.8%小さい。公式推奨デプロイ環境はH200を4枚。圧縮後も性能はほぼ維持されており、Aikidoが独自に構築した32のCVEテストでは、Altar-1の単一ラウンド平均リコール率は60.4％、量子化版GLM-5.3は61.5％。3ラウンド連続テストでは両者とも少なくとも1回、23個の脆弱性を発見（フル精度GLM-5.3は25個）。厳密には、Altar-1は現在「セキュリティ用途向けに剪枝されたGLM-5.3」と言える。Aikidoはこの段階で新たなスキルのトレーニングは行っておらず、本格的なセキュリティワークフローのファインチューニング、ツール呼び出し、長期推論のトレーニングは今後の課題であると明言。NIST傘下のCAISIは以前、基盤モデルGLM-5.3を現在最も強力なサイバーセキュリティオープンモデルと評価したが、総合能力は米国最前線のモデルに約4ヶ月遅れている。（出典：BlockBeats）
Aikido、オンプレミスセキュリティ用途向けにGLM-5.3を圧縮したAltar-1をリリース
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概要
9月22日（UTC+8）、ベルギーのサイバーセキュリティ企業Aikidoは、初のオープンソースセキュリティモデル「Altar-1」を発表しました。このモデルは、Z.aiのGLM-5.3を圧縮し、エアギャップ環境を含むオンプレミス用途に最適化されています。AikidoはINT4量子化とCerebrasのREAP手法を用いて、モデルサイズを1.51TBから328GBに削減しました。Altar-1は32のCVEテストにおいて平均60.4%の再現率を達成しました。同社は、デプロイにH200 GPUを4枚推奨しています。このようなツールを隔離システムに導入することで、セキュリティ侵害のリスクを軽減できます。
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