POST: Good ole machine learning can get you far
还没有人认领这个 Issue。
评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- huggingface, machine-learning
- 领域
- content
调研方向
首先定位现有的 Docusaurus/markdown 内容结构，并查看文章是如何组织的。使用 issue 文本和链接的 CIRCL 模型页面作为参考材料，然后按照 repository 中既定的格式添加文章。新文章能够正确显示在 aboutcode.org 网站上并链接到所引用的模型，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Our buddies at CIRCL came out with an interesting approach to help classify the severity of a vulnerability.
Did they use AI? well yes and no: they used "machine learning" which used to be the name of practical AI in the old days pre-GenAI times.
The approach is to take a two year old base model, started 6 years ago by Facebook research and refine with vulnerabilities scoring data. The results are surprisingly decent. Given that the NVD has been trailing behind reviewing CVEs.
The model itself is only 500MB and only 125M parameters and its something that should fit in most basic computers.
Hear, hear! This usage of ML is efficient, practical, cheap, and open! ... and useful.
https://huggingface.co/CIRCL/vulnerability-severity-classification-roberta-base/
- 主要语言
- JavaScript
- 星标
- 9
- 派生
- 17
- 平均合并
- 7 小时 55 分钟
- 30 天内合并 PR
- 2
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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