凤凰网科技讯 北京时间6月22日消息，微软公司周二表示，将停止销售基于人脸图像猜测某人情绪的技术，并且不再提供不受限制访问的人脸识别技术。
微软的这些行动表明，在美国和欧洲的立法者继续权衡全面的法律限制之际，领先的云服务提供商试图自己控制敏感技术。至少从去年开始，微软就一直在评估情绪识别系统是否扎根于科学。
“这些努力引发了有关隐私的重要问题，对‘情绪’的定义缺乏共识，以及无法跨越使用案例、地区和人口统计学概括面部表情和情绪状态之间的联系。”微软Azure AI部门首席部门产品经理莎拉伯德(Sarah Bird)在一篇博客文章中表示。
微软称，现有客户将有一年的过渡期，随后将无法使用这些人工智能工具。该工具据称可以推断情绪、性别、年龄、微笑、面部毛发、头发和妆容。
微软还表示，客户现在必须获得批准才能使用其人脸识别服务，该服务可以让人们通过人脸扫描登录网站或打开上锁的门。微软呼吁客户避开侵犯隐私或技术可能会遇到困难的情况，比如识别未成年人，但没有明确禁止这些用途。(作者/箫雨)
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在4月9日的国务院政策例行吹风会上，国新办邀请了相关负责人，详细阐述了《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》的相关内容。国家网信办网络法治局的尤雪云局长特别就《条例》第23条进行了深入解读。尤雪云局长的解读，不仅使公众对《条例》第23条有了更深入的理解，也提醒广大消费者在日常生活中要更加注意个人信息的保护，同时也对经营者提出了明确的规范要求，有助于维护公平、健康的消费环境。
一直以来，70岁奶奶半夜排位王者”的梗都在网络上广泛流传，主要是说有未成年人冒用老年人身份注册游戏账号，避开防沉迷系统。网易旗下《蛋仔派对》就针对这种情况打造了专门的防护系统，针对70岁以上用户，注册时需强制进行人脸识别。感谢各位大朋友、小朋友一直以来对《蛋仔派对》的支持和热爱，我们会继续努力，为大家营造更欢乐、美好的游戏氛围。
在视频分割领域，SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型，旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势，以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布，但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
微软宣布在海外人工智能领域投资近100亿美元，旨在保持在这一关键市场中的领先地位。生成式人工智能被誉为新的工业革命，在硅谷掀起了一股科技风潮微软作为OpenAI的主要支持者，通过其ChatGPT项目取得了巨大成功，成为全球市值最高的公司。微软此举旨在加强其在全球人工智能领域的地位，为其未来的发展打下坚实基础。
亚马逊的AI无人商店项目竟然是靠人工来识别商品，并且每1000笔交易就有700笔需要人工审核。亚马逊有一个JustWalkOut”的项目，顾客可以在无人商店里选好商品之后，直接走出去无需排队等待结账。亚马逊发言人表示：与许多人工智能系统一样，底层机器学习模型通过生成合成数据和注释实际视频数据来不断改进。
AI技术的迅速发展，在给人们提供便利的同时，也给诈骗分子留下可乘之机，为“AI诈骗”犯罪提供了土壤。一些不法分子利用AI深度伪造等新工具，实施电信诈骗、散布虚假信息，其陌生的”新面孔“，让很多人因不了解而对其放下戒备之心，更让人“防不胜防”。因此，维信金科要说的是，只有了解AI诈骗的实施过程和常用手法，才能更有针对性对其进行防范和处置。作为一
嘴角向下是笑，嘴角向上是哭。这个男人叫王有胜，仅凭一个表情，就把AI迷得“七上八下”，情绪数值在高兴、厌恶、悲伤中反复横跳。我们对人生的意义，都有百万种解释。
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马里兰大学帕克分校与FacebookAI的研究人员合作，开发了一种能够在物理和数字环境中有效降低对象检测器性能的对抗性模式。这项技术通过在物体上覆盖特定图案来欺骗检测器，使其无法正确识别对象，类似于一种“隐形斗篷”。更多信息和论文可以在马里兰大学的相关项目网站和arXiv上找到。
Scenic是谷歌推出的模型，一个专注于计算机视觉领域的代码库，主要用于研究基于注意力的模型。该库提供了一系列共享的轻量级库，解决训练大规模视觉模型时常见的任务，并包含了几个使用这些库的问题特定训练和评估循环的项目。只有当功能被证明在许多模型和任务中广泛有用时，才可能将其上游到Scenic的共享库中。
APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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