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AI 收藏夹 Vol.004:虚拟爱豆出道!

日期:2021-12-17点击:159

人工智能是一门融合了计算机科学、图形学、生物学、语言学等学科的前沿科学。随着产学研深度融合创新,人工智能从理论研究逐渐落地,各种应用与设想层出不穷。「AI 收藏夹」将会与大家分享一些 AI 领域实用有趣的文章和工具,与大家一起见证技术的创新与变革。

文章

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虚拟爱豆出道 !

「与真人网红不同,虚拟网红永远不会拍照迟到,不会在聚会上喝醉,也不会变老……」最近,英国《经济学人》[1.1]发表了一篇题为《下一个是什么?2022 年值得关注的 22 项新兴技术》的文章,写道:「2022 年预计将有 150 亿美元用于网红营销,虚拟网红也会迅速增多。」

5 月 20 日,阿里巴巴旗下的首个数字人员工、NFT 艺术家、数字策展人、潮牌主理人 AYAYI 横空出道;

12 月 3 日,首个元宇宙 NFT 属性的虚拟偶像 CC is Dreaming 以全息图的形式登台演出;

韩国头部经纪公司 SM 打造八人女子偶像团体 aespa ,由来中日韩的四名真人成员和 1:1 建模的 AI 成员共同组成,主打真实与虚幻的交融,自去年出道以来,歌曲、舞蹈、造型都极具未来感。

如何打造一个数字世界的虚拟明星?「海内外市场都对此既有怀疑,又饱含期待,资本对虚拟世界更是透支了超额的热情。但如何解决虚拟偶像的商业化瓶颈,让元宇宙的概念真实落地,仍然需要更多人带着理性的思维入局。」[1.2]

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神经网络模型帮助检测虚假和误导性信息

任何人都能轻松分辨这两张图片的不同——右边的图片有一个边框,是前左边的网页截图。但是对于计算机视觉系统来说,虽然两张图片内容相同,但是像素不同,很难分辨差异。图片的相似性检测非常重要,因为,一条不实信息的图片可能有成千上万的副本,需要找到全部的副本,提示用户可能是不实信息。

Facebook 自研的 SimSearchNet 模型用于精确检测图像的细微变化。一旦工作人员人员确定图像包含虚假和误导性信息,该模型能够找到与目标图像近似的所有图像并提示用户,在后疫情时代得到广泛应用[2]。

0 3

鼻纹寻爱宠

我们知道猫狗的鼻子可以反馈健康状况,其实它还像人类的指纹一样具有唯一性,不会随着年龄发生变化。猫狗的鼻纹可以用于身份标识,铲屎官可以在支付宝录入爱宠鼻纹,给宠物「上保险」;发现疑似走失的宠物,也可扫一扫鼻纹识别身份,帮它回家。

旷视[3.1]、蚂蚁[3.2]等团队研发的宠物鼻纹识别技术已经获得十几项专利。除了帮助找寻走丢宠物之外,宠物鼻纹识别还有望在城市宠物管理、宠物保险、宠物医疗等方面发挥作用。

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AI 算法阻止偷猎

每年有近三万头非洲象被偷猎者杀死,如果照着这样的趋势继续下去,非洲象将会在十年后灭绝。

卡内基梅隆大学(CMU)计算机学院软件研究所助理教授方飞曾帮助美国海岸警卫队在 2013 年部署了PROTECT 模型,用于打击恐怖主义。之后,方飞探索了 AI 可以解决的其他问题,带领团队开发了 PAWS 模型[4],使用过去巡逻的数据来预测可能发生偷猎的地方,并使用博弈论模型来帮助生成随机的、不可预测的巡逻路线。PAWS 既是动物脚掌的意思,又是「野生动物安全保护助理」的英文缩写。

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数据集如何做到公平公正?

对于资源不足的机构和团队来说,创建自己的数据集代价高昂,大部分研究机构默认使用流行的开源数据集(例如ImageNet)。然而,这样的趋势令人担忧。加州大学和谷歌研究中心的一篇论文发现,在全球范围内,数据集的使用越来越不平等,在我们的 43,140 个样本中,超过半数的数据集来自少数有影响力的机构,主要是西方政府或组织……这造成了富人更富穷人更穷的马太效应。作者认为,数据集应该多样化,盲从少量的精英数据集会导致研究结果偏离真实世界。作者提出,仅仅要求研究人员开发更多数据集还不够有力,还应该倡导以公平为导向的政策干预[5]。

工具

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画图神器 PlotNeuralNet

🌟 功能:

神经网络结构模型绘图工具,上手略有难度但学会之后很好用

👀 亮点:

  • 脚本化,可以使用 LaTex 编写或者使用 Python 脚本编写
  • 自由度高、清晰度高(但无交互界面)

👉 地址:

项目主页:https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

中文教程:https://github.com/luanshiyinyang/PlotNeuralNet

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画图工具 ConvNetDraw

🌟 功能:

主流神经网络绘图工具之一

👀 亮点:

  • 脚本化控制
  • 尺度自定义
  • 直观

👉 地址:https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/

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数据版本管理工具 DVC

🌟 功能:一款强大的数据版本管理工具,用于管理机器学习实验数据。使用 Git 和 DVC,团队可以对实验进行版本控制、管理大型数据集。

👀 亮点:

  • 与现有的 Git 版本管理工具流程类似,因此学习门槛比较低
  • 安装快速,易于使用
  • 开源且有完善的文档支持

👉 地址:https://dvc.org/

参考资料:

[1.1] 下一个是什么?2022 年值得关注的 22 项新兴技术: https://www.economist.com/the-world-ahead/2021/11/08/what-next-22-emerging-technologies-to-watch-in-2022

[1.2] 如何在元宇宙里捧红虚拟人?SM已交作业: https://mp.weixin.qq.com/s/jd_SVuUrHMH3jPRU_7533Q

[2] Facebook 自研的 SimSearchNet 模型介绍 : https://ai.facebook.com/blog/using-ai-to-detect-covid-19-misinformation-and-exploitative-content

[3.1] 旷视主页: https://www.faceplusplus.com.cn/dog-nose-recognition/

[3.2] 蚂蚁的鼻纹识别: https://www.ithome.com/0/563/054.htm

[4] AI 算法阻止偷猎: https://spectrum.ieee.org/tackling-problems-with-game-theory

[5] 数据集公正性: https://www.unite.ai/a-cartel-of-influential-datasets-are-dominating-machine-learning-research-new-study-suggests/


Zilliz 以重新定义数据科学为愿景,致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司,并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。

Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库,以加快下一代数据平台的发展。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目,能够管理大量非结构化数据集,在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。

原文链接:https://my.oschina.net/u/4209276/blog/5373654
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