现在可以在笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi 上运行 GPT-3 级别的 AI 模型

现在可以在笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi 上运行 GPT-3 级别的 AI 模型 通常，运行 GPT-3 需要多个数据中心级A100 GPU（此外，GPT-3 的权重不公开），但 LLaMA 引起了轰动，因为它可以在单个强大的消费类 GPU 上运行。现在，通过使用一种称为量化的技术来减小模型大小的优化，LLaMA 可以在 M1 Mac 或较小的 Nvidia 消费者 GPU 上运行。 周五，一位名叫 Georgi Gerganov 的软件开发人员创建了一个名为“”的工具，可以在 Mac 笔记本电脑本地运行 Meta 的新 GPT-3 类 AI 大型语言模型LLaMA 。此后不久，人们也想出了如何在 。然后有人展示了它在 Pixel 6 手机上运行，接下来是（尽管运行速度非常慢）。 如果这种情况持续下去，我们可能会在不知不觉中看到一个口袋大小的ChatGPT 竞争对手。 在撰写本文时，在 Mac 上运行 LLaMA 仍然是一项相当技术性的练习。您必须安装 Python 和 Xcode 并熟悉在命令行上工作。威利森为任何想尝试的人提供了很好的。但随着开发人员继续编写代码，这种情况可能很快就会改变。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

YouTuber使用Raspberry Pi Pico在不到一分钟的时间内破解了BitLocker加密

YouTuber使用Raspberry Pi Pico在不到一分钟的时间内破解了BitLocker加密 为了实施攻击，他利用了可信平台模块（TPM）。在大多数电脑和笔记本电脑中，TPM 位于外部，使用 LPC 总线从 CPU 发送和接收数据。微软的 BitLocker 依赖 TPM 来存储平台配置寄存器和卷主密钥等关键数据。stacksmashing 在测试时发现，LPC 总线通过通信线路与 CPU 通信，这些通信线路在启动时未加密，可被窃取关键数据。stacksmashing 将 Raspberry Pi Pico 连接到未使用连接器上的金属针脚，以在启动时捕获加密密钥。Raspberry Pi 被设置为在系统启动时捕获 TPM 的二进制 0 和 1，这样他就能拼凑出卷主密钥。完成后，他取出加密硬盘，使用带卷主密钥的解锁程序解密硬盘。微软指出这些攻击是可能实现的 ，但表示这需要复杂的工具和长时间对设备的物理访问。不过，正如视频所示，准备实施攻击的人可以在一分钟内完成攻击。不过，这其中也有一些注意事项需要牢记。这种攻击只适用于外部 TPM 模块，CPU 需要从主板上的模块获取数据。现在，许多新型笔记本电脑和台式机 CPU 都配备了 fTPM，关键数据在 CPU 本身内部存储和管理，微软建议设置 BitLocker PIN 以阻止这些攻击，但要做到这一点并不容易，因为需要设置组策略来配置 PIN。 ... PC版： 手机版：