| 主队 | 比分 | 客队 | 联赛 | 时间(北京) |
|---|---|---|---|---|
| 阿夫特尔丁 | 2:1 | 雷克雅未克莱克尼尔 | 冰岛甲级联赛 | 03:15 |
| 马德里竞技FC | 0:1 | 圣安东尼奥FC | 厄瓜多尔乙级联赛 | 03:00 |
| ABB | 0:0 | 独立石油 | 玻利维亚甲级联赛 | 03:00 |
| 维尔图斯 | 0:0 | 迪拉戈里 | 欧协联 | 03:00 |
| 德里城 | 1:2 | 索菲亚中央陆军 | 欧联杯 | 01:30 |
| 日利纳 | 0:1 | 斯普利特哈伊杜克 | 欧联杯 | 02:30 |
| 格伦纳文 | 0:4 | 唐卡斯特流浪 | 俱乐部友谊赛 | 02:30 |
| 班戈 | 1:0 | 阿尔兹 | 俱乐部友谊赛 | 02:30 |
| 费伦茨瓦罗斯 | 2:0 | 伏伊伏丁那 | 欧联杯 | 02:15 |
| 铝业 | 0:1 | 蒂拉斯波尔警长 | 欧联杯 | 02:00 |
7 月 28 日消息，微软首席执行官萨蒂亚 · 纳德拉（Satya Nadella）今天（7 月 28 日）在 X 平台发布推文，宣布其首个网络安全模型 MAI-Cyber-1-Flash，并表示该模型在 CyberGym 基准测试中取得了 95.95% 的成功率，超过 Anthropic 和 OpenAI 的同类系统。
纳德拉表示 MAI-Cyber-1-Flash 是微软首个专门针对网络安全而研发的 AI 模型，并将其接入多智能体（Agent）安全系统 MDASH 中，可以高效处理约 90% 的网络安全任务。而针对剩余 10% 较为复杂的网络安全任务，可以调用规模更大、成本更高的模型（官方示例中为 GPT-5.4）。
成本方面，微软表示，MAI-Cyber-1-Flash 和 GPT-5.4 的组合成本比当前使用 GPT-5.4、GPT-5.4 Mini 和 GPT-5.3 Codex 的 MDASH 配置成本降低了近 50%。
在性能方面，CyberGym 测试中，MAI-Cyber-1-Flash 和 MDASH 组合获得 95.95% 的最高成绩，相比较而言，Claude Mythos 5 模型的成绩为 83.8%；GPT-5.6 Sol 模型为 83.6%；GPT-5.5 Cyber 模型为 85.6%。
微软同时推出 Perception。该系统由多个智能体组成，服务于 MDASH 中的多类安全工作流。系统可持续监测威胁、修补漏洞，并关闭新的威胁入口。微软称，Perception 未来将把该模型用于更多安全工作流。
微软称，另一项统计显示，其每天处理的安全信号超过 100 万亿条。该公司将漏洞、攻击、防御和处置结果纳入强化学习流程。MAI-Cyber-1-Flash 还经过微软 AI 红队评估、自动化测试、专家对抗测试和第三方评估。
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Lorenzo Peterson
2019年8月15日 下午01:25