Generative AI is making it even easier for attackers to exploit old and often forgotten network equipment. Replacing it takes investment, but Cisco is making the case that it’s worth it.

أصدرت شركة سيسكو تحذيرات بشأن المخاطر المرتبطة بتكنولوجيا الشبكات القديمة في سياق ارتفاع الذكاء الاصطناعي التوليدي. تشير الشركة إلى أن هذه التطورات تجعل من السهل على المهاجمين استغلال المعدات القديمة التي غالبًا ما يتم تجاهلها. على الرغم من أن استبدال هذه التكنولوجيا يتطلب استثمارًا كبيرًا، إلا أن سيسكو تجادل بأن فوائد التحديث تفوق التكاليف.

Cisco ha emitido alertas sobre los riesgos asociados con la tecnología de red envejecida en el contexto del auge de la IA generativa. La empresa destaca que estos avances facilitan a los atacantes la explotación de equipos obsoletos, que a menudo se pasan por alto. Aunque reemplazar esta tecnología requiere una inversión significativa, Cisco argumenta que los beneficios de la modernización superan los costos.

Cisco a tiré la sonnette d'alarme concernant les risques associés à la technologie réseau vieillissante dans le contexte de l'essor de l'IA générative. L'entreprise souligne que ces avancées facilitent l'exploitation de l'équipement obsolète, souvent négligé. Bien que le remplacement de cette technologie nécessite un investissement important, Cisco soutient que les avantages de la modernisation l'emportent sur les coûts.

Cisco has raised alarms regarding the risks associated with aging network technology in the context of the rise of generative AI. The company highlights that such advancements make it easier for attackers to exploit outdated equipment, which is often overlooked. Although replacing this technology requires significant investment, Cisco argues that the benefits of modernization outweigh the costs.

With the Rise of AI, Cisco Sounds an Urgent Alarm About the Risks of Aging Tech

arXiv:2407.12687v4 Announce Type: replace-cross 
Abstract: A major challenge facing the world is the provision of equitable and universal access to quality education. Recent advances in generative AI (gen AI) have created excitement about the potential of new technologies to offer a personal tutor for every learner and a teaching assistant for every teacher. The full extent of this dream, however, has not yet materialised. We argue that this is primarily due to the difficulties with verbalising pedagogical intuitions into gen AI prompts and the lack of good evaluation practices, reinforced by the challenges in defining excellent pedagogy. Here we present our work collaborating with learners and educators to translate high level principles from learning science into a pragmatic set of seven diverse educational benchmarks, spanning quantitative, qualitative, automatic and human evaluations; and to develop a new set of fine-tuning datasets to improve the pedagogical capabilities of Gemini, introducing LearnLM-Tutor. Our evaluations show that LearnLM-Tutor is consistently preferred over a prompt tuned Gemini by educators and learners on a number of pedagogical dimensions. We hope that this work can serve as a first step towards developing a comprehensive educational evaluation framework, and that this can enable rapid progress within the AI and EdTech communities towards maximising the positive impact of gen AI in education.

أدت التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إثارة الاهتمام بإمكاناته في توفير الدعم التعليمي الشخصي، ومع ذلك لا تزال هناك تحديات في ترجمة الأفكار التربوية إلى مطالبات فعالة للذكاء الاصطناعي. تقترح دراسة جديدة مجموعة من سبعة معايير تعليمية لتحسين القدرات التربوية للأنظمة مثل جمني، بهدف سد الفجوة بين التكنولوجيا والممارسات التعليمية الفعالة.

Los recientes avances en inteligencia artificial generativa (IA generativa) han despertado interés por su potencial para proporcionar apoyo educativo personalizado, aunque persisten desafíos para traducir las intuiciones pedagógicas en indicaciones efectivas para la IA. Un nuevo estudio propone un conjunto de siete criterios educativos para mejorar las capacidades pedagógicas de sistemas de IA como Gemini, con el objetivo de cerrar la brecha entre la tecnología y las prácticas de enseñanza efectivas.

Les avancées récentes en intelligence artificielle générative (IA générative) suscitent un intérêt pour leur potentiel à fournir un soutien éducatif personnalisé, mais des défis subsistent pour traduire les intuitions pédagogiques en prompts efficaces pour l'IA. Une nouvelle étude propose un ensemble de sept critères éducatifs pour améliorer les capacités pédagogiques des systèmes d'IA comme Gemini, visant à combler le fossé entre la technologie et les pratiques d'enseignement efficaces.

Recent advancements in generative AI (gen AI) have sparked interest in their potential to provide personalized educational support, yet challenges remain in translating pedagogical insights into effective AI prompts. A new study proposes a set of seven educational benchmarks to enhance the pedagogical capabilities of AI systems like Gemini, aiming to bridge the gap between technology and effective teaching practices.

With the Rise of AI, Cisco Sounds an Urgent Alarm About the Risks of Aging Tech

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