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AI前沿速报0703:深伪AI隐私增强的匿名化系统

   日期:2024-12-31     移动:https://sicmodule.kub2b.com/mobile/quote/17150.html

大家好,欢迎来到本期AI前沿速报。本期内容包括:隐私增强的匿名化系统“我的脸,我的选择”,Google AI推出的MediaPipe扩散插件,中国科学家研发的新型AI技术,以及裴健教授担任杜克大学计算机系系主任等。我们希望通过这些资讯,让大家了解到AI技术的前沿进展,并引发对AI接下来发展的思考与讨论。请大家关注、点赞、转发这篇内容,让更多的人了解AI的日新月异变化。

1. 【研究人员提出隐私增强的匿名化系统“我的脸,我的选择”】

研究人员从Binghamton大学提出了一种隐私增强的匿名化系统,名为“我的脸,我的选择”,可以让个人在社交照片分享网络中控制自己的脸部出现。该系统利用深度伪造技术,将未经授权的观看者的脸部替换为不相似的伪造脸部,以误导人脸识别系统。研究人员通过多个数据集、深度伪造生成器和人脸识别方法的评估,证明了该系统在减少人脸识别准确性方面的有效性。这项研究在增强人脸识别技术隐私方面迈出了重要一步,并为该领域的进一步发展开辟了可能性。

2. 【Google AI推出MediaPipe扩散插件,实现可控的设备端文本到图像生成】

Google研究人员开发的MediaPipe扩散插件可以在用户控制下在设备上执行文本到图像生成。该插件可以与现有的扩散模型和其Low-Rank Adaptation(LoRA)变体集成,提供低成本的可编程文本到图像生成解决方案。该插件网络只有6M个参数,可以在移动设备上快速推理。这一技术为可控的文本到图像生成提供了一种简单、灵活和可扩展的解决方案。

3. 【中国科学家成功研发出新型人工智能技术】

中国科学家近日成功研发出一种新型人工智能技术,该技术可以在医疗领域中进行快速诊断和治疗。通过对大量医学数据的分析和学习,该人工智能技术能够准确判断疾病类型和治疗方案,并提供个性化的医疗建议。这一技术的研发成功将为医疗行业带来革命性的变革,提高医疗效率和准确性,为患者提供更好的医疗服务。

4. 【裴健教授担任杜克大学计算机系系主任】

裴健教授从7月1日开始担任杜克大学计算机系系主任。他是数据科学领域的国际知名学者,加拿大皇家学会和加拿大工程院院士。裴健教授在数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系统等领域有杰出贡献,是世界前沿的研究学者。他曾获得ACM SIGKDD创新奖和IEEE ICDM研究贡献奖。裴健教授是杜克大学的Arthur S. Pearse杰出教授,也是ACM SIGKDD现任主席。

5. 【AI助力企业提高人员生产力】

人工智能可以帮助企业自动化重复任务、进行智能数据分析、提高生产力、增强协作等。通过AI工具如ChatGPT,企业可以实现人员生产力的转型。

6. 【新研究提出Attrprompt:一种用于零样本学习的LLM训练数据生成器】

来自乔治亚理工学院、华盛顿大学、UIUC和谷歌研究的一项新研究分析了来自不同领域的四个具有大基数的困难主题分类任务。研究团队使用ChatGPT作为LLM的锚点,以便能够生成高质量、类似人类语言的文本。研究人员发现,使用随机特征生成的数据集训练的模型比使用固定属性的数据集训练的模型表现更好,突出了生成数据集中属性变化的重要性。他们建议使用具有多样属性的提示来生成数据,以减少属性偏见并增加生成数据的属性多样性。这项研究首次展示了Attrprompt在更困难的多标签分类问题上优于Simprompt,并且只需要Simprompt查询成本的5%。

7. 【企业应谨慎对待生成式人工智能,但也应庆祝其变革潜力】

企业应谨慎对待生成式人工智能,但也应庆祝其变革潜力,就像之前的技术创新一样。虽然我们目前还不能完全信任生成式人工智能,但这并不意味着我们应该害怕它。生成式人工智能具有巨大的潜力,可以在各个领域带来革命性的变化。

8. 【研究团队开发出新型AI模型LLaVAR,在视觉和文本理解方面表现出色】

研究团队开发了一种名为LLaVAR的新型AI模型,能够在视觉和文本理解方面表现出色。他们通过收集高质量和嘈杂的指令跟随数据,改进了视觉指令调整模型的能力。该模型可以基于多样的在线材料(包括文本和图像)进行端到端交互,对自然照片的性能提升有限。研究团队还公开了训练和评估数据以及模型里程碑。这一研究成果将为多模态指令跟随模型开启新时代。

9. 【Salesforce发布XGen-7B:一种新的7B LLM,训练序列长度可达8K,总计1.5T个标记】

Salesforce研究团队发布了XGen-7B,这是一种新的7B LLM(Large Language Model),它在长达8K的序列长度上进行了训练,总计1.5T个标记。研究人员通过对长篇文本对话生成、文本摘要和问答等任务进行评估,发现XGen-7B模型在理解更长的上下文方面表现出色,超过了其他模型的性能。然而,研究人员也指出XGen模型存在一些局限性,如可能存在偏见和生成有害回应的潜力。Salesforce还开源了XGen模型的代码,供社区探索使用。

10. 【MIT发布创新AI工具:通过自适应、丰富细节的标题提升图表解读和可访问性】

麻省理工学院的研究人员开发了一种名为VisText的创新数据集,旨在通过训练机器学习模型生成准确、语义丰富的标题,从而提高对复杂图表和图形的理解和可访问性。研究人员发现,使用VisText数据集训练的机器学习模型生成的标题比其他自动标题系统更准确、更复杂,满足不同用户的需求。该工具有望革新图表的可访问性,使视觉障碍人士等更容易理解图表数据。

11. 【南洋理工大学和上海人工智能实验室发布Transformer-based的分割综述】

南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员发布了一篇关于Transformer-based的分割综述。该综述系统地回顾了近年来基于Transformer的分割与检测模型,并总结了新的方法和技术。综述还提出了未来的研究方向,包括更加通用的分割模型、结合视觉推理的分割模型以及持续学习的分割模型研究。该综述对于了解和跟进Transformer-based的分割技术具有重要意义。

12. 【研究发现简单的语音转换模型同样有效】

南非斯坦陵布什大学的研究者发现,他们引入了一种简单而强大的语音转换方法,称为K最近邻语音转换(kNN-VC)。该方法不需要训练显式转换模型,而是使用K最近邻回归来实现转换。研究结果显示,尽管kNN-VC很简单,但在自然度、清晰度和说话者相似度方面与其他复杂的基线方法相媲美甚至更好。这一发现表明,高质量的语音转换并不一定需要增加复杂性。

13. 【大模型时代的AI开发】

大模型时代的AI开发已经引起了广泛的关注和兴趣。在过去的十年中,深度学习技术推动了人工智能的发展,并在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域带来了许多变革。为了探讨大模型时代的机遇和挑战,2023 WAIC AI开发者论坛邀请了多位AI领域的专家和创业者进行演讲。演讲主题涵盖了联邦学习、生成式人工智能、大模型时代的AI原生研发模式等。此外,论坛还将公布2023云帆奖璀璨明星评选结果,并举行颁奖仪式。

14. 【推特限制用户阅读数量引发争议】

推特为了防止数据被抓取,采取了限制未登录用户浏览的措施。马斯克表示这是临时紧急措施,因为数据被大量掠夺影响了正常用户的服务。推特先设置了每天可看到的推文数量上限,后来又修改了限制数量。用户对限制表示不满,但马斯克没有说明限制期限。有用户发现登录后滚动条抖动,显示推特试图阅读内容但被限制。这一改变或许是推特货币化的方法之一。长期以来,推特依赖发布推文的可访问性吸引用户,限制是否会影响推特优势尚不得而知。

15. 【研究团队推出LeanDojo:用于LLM的开源AI工具包】

研究人员从Caltech、NVIDIA、MIT、UC Santa Barbara和UT Austin联合推出了LeanDojo,这是一个基于LLM的定理证明的开源工具包。LeanDojo围绕着数学家们喜欢的Lean证明助手构建,提供了与Lean的工作和数据处理相关的资源。研究人员还开发了ReProver,这是首个使用LLM的证明器,通过检索从大型数学库中选择前提来增强证明能力。LeanDojo的开源解决方案为LLM的定理证明提供了希望,克服了私有代码、数据和大量计算资源的障碍。

16. 【保时捷K1:全新纯电SUV,面向中国市场】

保时捷将推出全新纯电SUV,代号为K1,定位大型纯电SUV,将提供三排座位,共7座。该车将采用全新设计和新平台,实现脱手驾驶、自动变道和自动超车等功能。保时捷宣布与Mobileye合作开发智能驾驶方案,K1将搭载高阶的SuperVision系统,实现L4级自动驾驶能力。此外,K1主要面向中国市场,保时捷计划在合肥建立自动驾驶测试中心,并将其转变为全球重要中心。预计K1将于2026-2027年上市。

17. 【国产自动驾驶芯片公司黑芝麻向港交所提交招股说明书】

国内创业公司黑芝麻智能以全球第三大车规级高算力芯片供应商的身份向港交所提交招股说明书。公司主打高算力自动驾驶芯片,2022年出货量超过2.5万片,营收1.65亿元。然而,公司仍未盈利,2022年净亏损达27.539亿元。黑芝麻的合作伙伴包括一汽、上汽、东风、江汽等国内头部车企,估值已超过160亿元。公司计划通过IPO融资,用于研发、软件开发和自动驾驶解决方案开发。

18. 【深度学习中的ReLU激活函数可以转换为浅层网络】

最近的研究发现,基于ReLU的深度神经网络可以转换为功能相同的3层神经网络。这项研究提供了一个算法,可以找到对应的浅层网络权重,提高网络的可解释性。通过构建浅层白盒网络,可以快速计算每个数据点的SHAP值,提高数据的可解释性。然而,该算法存在一些缺点,如构建浅层网络使用了无限权重,计算时间与神经元数量成指数关系。这项研究为深度学习领域带来了新的思路和方法。

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