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GammaGL0.6.0版本发布，这是一个基于TensorLayerX的图学习开源库。新版本扩展了图生成、图基础模型、少样本学习等方向的模型与示例，并优化了CPU/GPU安装方式，通过环境变量控制CUDA扩展。同时将LLM/GFM相关依赖拆分为可选扩展，统一了公开API与文档入口，并新增面向贡献者的开发指南。该版本旨在提升易用性和可扩展性。

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本文详解基于Ollama与OpenWebUI搭建本地大模型及RAG信安知识库的全流程，涵盖CUDA加速、模型量化（Q4_K_M）、国内镜像加速、Embedding向量化及私有知识库配置。核心结论为本地小模型在复杂推理上不及云端，但结合RAG可提升准确性并减少幻觉；关键建议包括禁用11434端口公网暴露以防滥用，优先选用大显存显卡（如RTX5090）以流畅运行26B+模型，并建议通过Nginx反向代理实现安全外网访问。

本文详细介绍了使用Ollama搭建本地大模型并结合OpenWebUI构建RAG信安知识库的全过程。核心步骤包括安装Ollama、下载量化模型如Gemma4:26b、部署OpenWebUI界面、配置Embedding模型nomic-embed-text以及创建知识库。文章强调量化技术降低了本地部署门槛，并指出RTX5080可流畅运行26B模型但31B会卡顿。可操作建议包括使用国内镜像加速下载、禁止将11434端口暴露公网以防安全风险。

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本文详解基于Ollama与OpenWebUI搭建本地大模型及RAG信安知识库的全流程，涵盖CUDA加速、模型量化（Q4_K_M）、国内镜像加速、Embedding向量化及私有知识库配置。核心结论为本地小模型在复杂推理上不及云端，但结合RAG可提升准确性并减少幻觉；关键建议包括禁用11434端口公网暴露以防滥用，优先选用大显存显卡（如RTX5090）以流畅运行26B+模型，并建议通过Nginx反向代理实现安全外网访问。

本文详细介绍了使用Ollama搭建本地大模型并结合OpenWebUI构建RAG信安知识库的全过程。核心步骤包括安装Ollama、下载量化模型如Gemma4:26b、部署OpenWebUI界面、配置Embedding模型nomic-embed-text以及创建知识库。文章强调量化技术降低了本地部署门槛，并指出RTX5080可流畅运行26B模型但31B会卡顿。可操作建议包括使用国内镜像加速下载、禁止将11434端口暴露公网以防安全风险。

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文章总结： 多伦多大学披露GPUThor攻击技术，利用Rowhammer击穿N卡ECC防线，在RTXA6000等四款显卡上实现位翻转，可提权获取Root权限。建

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文章总结： 本文系统研究了NVIDIAGPU的地址空间随机化(ASLR)机制，通过创新的FlagProbe和AnchorTrace技术首次逆向恢复了GPU虚拟地

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