- 思科发布Antares，一系列用于安全漏洞定位的开放权重小型语言模型（SLM），可在Hugging Face上获取。
- Antares模型（350M和1B参数）在新的漏洞定位基准测试中以较低成本超越更大的封闭和开放权重模型。
- 这些模型足够紧凑，可以本地运行，使敏感代码库能够留在本地，无需云传输。
- Antares模仿人类分析师搜索模式，迭代地浏览代码，基于CWE描述识别易受攻击的文件。
- 该发布包括一个专门针对安全定位的新的500任务基准测试，填补了现有编码基准测试的空白。
- 思科更广泛的倡议包括Foundry Security Spec、CodeGuard和该基准测试，以促进实用、可信的网络安全AI工具。