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StabilityAI公司发布了其首个新型人工智能模型,商业许可的StableCode3B。字节复旦团队提出metaprompts扩散模型图像理解力刷新SOTA过去一年,扩散模型逐渐在文生图领域扩展,能否处理视觉感知任务呢?字节跳动和复旦大学技术团队提出了简单有效方案,旨在提高模型在视觉识别任务中的性能。
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AI图像生成器因其便捷性变得异常受欢迎,但也引发了一系列问题。在CISPAHelmholtz信息安全中心的研究中,研究员YitingQu探讨了这些图像生成器中存在的不安全图像问题,并提出了一种用于解决此问题的过滤器。她希望通过这项研究帮助减少未来互联网上流传的有害图像数量。
马里兰&NYU合力解剖神经网络,推出一种新的类反转方法,称为"Plug-InInversion",用于生成神经网络模型的可解释图像。在神经网络训练中,一些神经元可能永远输出0,被称为"死节点"这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐怖的图像。PII方法为神经网络模型的解释提供了新的工具和途径,有望加深对模型内部行为的理解,进一步推动神经网络研究的发展。
OpenAI最近宣布正在研发一种工具,旨在高度准确地检测由人工智能生成的图像。该工具的可靠性高达99%,由OpenAI的首席技术官MiraMurati确认。这一消息引发了业界的关注,展示了OpenAI在人工智能领域的持续创新。