Jumaat, 2025-11-21

Dalam persekitaran SaaS moden, soal selidik keselamatan merupakan titik lemah. Artikel ini menerangkan pendekatan baru—evolusi graf pengetahuan (KG) self‑supervised—yang secara berterusan memperbaiki KG apabila data soal selidik baru tiba. Dengan memanfaatkan perlombongan corak, pembelajaran kontras, dan peta haba risiko masa nyata, organisasi dapat menjana jawapan yang tepat dan mematuhi secara automatik sambil mengekalkan kebolehpercayaan bukti secara telus.

Selasa, 16 Disember 2025

Artikel ini mengupas seni bina baru yang menggabungkan penjelmaan rentas‑bahasa, pembelajaran persatuan, dan penjanaan berasaskan pencarian untuk menggabungkan grafik pengetahuan pelbagai bahasa. Sistem yang terhasil secara automatik menyelaraskan soal selidik keselamatan dan pematuhan merentasi rantau, mengurangkan usaha terjemahan manual, memperbaiki konsistensi jawapan, dan membolehkan respons masa‑nyata yang boleh diaudit untuk penyedia SaaS global.

Khamis, 13 Nov 2025

Artikel ini menerangkan konsep gelung maklum balas pembelajaran aktif yang dibina ke dalam platform AI Procurize. Dengan menggabungkan pengesahan manusia‑dalam‑gelung, pensampelan ketidakpastian, dan penyesuaian prompt dinamik, syarikat dapat secara berterusan menambah baik jawapan soal selidik keselamatan yang dijana LLM, mencapai ketepatan yang lebih tinggi, dan mempercepat kitaran pematuhan — sambil mengekalkan jejak audit yang boleh dijejaki.

Khamis, 11 Disember 2025

Procurize AI memperkenalkan sistem pembelajaran gelung tertutup yang menangkap respons kuesioner vendor, mengekstrak wawasan yang boleh diambil tindakan, dan secara automatik memperhalusi dasar kepatuhan. Dengan menggabungkan Retrieval‑Augmented Generation, graf pengetahuan semantik, dan penversian dasar berasaskan maklum balas, organisasi dapat mengekalkan postur keselamatan mereka terkini, mengurangkan usaha manual, dan meningkatkan kesiapsiagaan audit.

Jumaat, 31 Okt 2025

Artikel ini memperkenalkan kerangka kerja pengoptimuman prompt yang belajar sendiri dan secara berterusan memperhalusi prompt model bahasa berskala besar untuk automasi soal selidik keselamatan. Dengan menggabungkan metrik prestasi masa‑nyata, pengesahan manusia dalam gelung, dan ujian A/B automatik, gelung ini memberikan ketepatan jawapan yang lebih tinggi, masa tindak balas yang lebih cepat, dan pematuhan yang boleh diaudit—manfaat utama untuk platform seperti Procurize.

ke atas
Pilih bahasa