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苹果将在 Siri、Xcode 等产品中整合生成式 AI 技术

彭博社近日的报道透露了苹果公司内部对生成式 AI 技术的反应。 这篇报道引用了苹果首席执行官 Tim Cook 的原话:“苹果多年来一直致力于生成式 AI 技术。但我可以明确地告诉你,苹果高管对行业突如其来的人工智能热潮感到措手不及,自去年底以来一直在忙着弥补失去的时间。”另外有知情人士称,苹果公司内部对此感到非常焦虑,认为这是一个相当大的失误。 今年 7 月,苹果公司构建了自己的大型语言模型,称为 Ajax,并推出了一个名为“Apple GPT”的内部聊天机器人来测试其功能。下一步的关键是确定该技术是否能够应对竞争对手,以及苹果如何将其实际应用到产品中。 分别负责人工智能和软件工程的高级副总裁 John Giannandrea 以及 Craig Federighi 正在带头开展这项工作,服务主管 Eddy Cue 也参与其中。目前,3 人计划每年在该项目上花费约 10 亿美元。 据介绍,John Giannandrea 主要负责全新 AI 系统的底层技术,他的团队目前正在改进 Siri,这个更智能的 Siri 最早可能会在明年准备就绪。但这项技术仍然让人感到担忧,而且苹果的 AI 功...

CVPR2023优秀论文 | AIGC伪造图像鉴别算法泛化性缺失问题分析

作者 | 搜索内容技术部 导读 深度伪造检测算法无法检出未知伪造算法生成的攻击数据。以往算法采取手动建模伪造特征的方式提升模型泛化性,然而这种方式限制了算法可行域,影响了模型泛化性进一步提升,同时这类方法参数量巨大,无法满足工业实时检测要求。本文发现过往采取二分类训练检测算法的方式,使模型过多关注了样本中的用户身份信息,从而导致深伪检测模型无法检出未知伪造数据,我们称其为 “隐式的身份泄漏现象”。为解决此问题,本文提出了一种忽略样本身份特征的深度伪造检测算法。实验证明,当抑制了模型对图片身份信息的学习,模型可以自主学习不同 伪造特征之间所存在的 共性特征,即使基于最简单的二分类模型,检测精度也远超现有业界同期算法。 全文4358字,预计阅读时间11分钟。 01 导论 近来,伴随 AIGC 的快速发展,基于 AIGC 技术的人脸编辑算法开始在互联网兴起。其在增加用户使用趣味性同时,也降低了借助算法进行伪造攻击的技术门槛。攻击者借助面部编辑,利用伪造身份在互联网传播虚假新闻,制作恶作剧,造成恶劣影响。深伪检测算法旨在检出这类伪造数据,减少人脸伪造技术带来的负面效应。现有算法在已知的伪造数据...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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