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虽然目前 Deepfakes 换脸伪造情况在 Facebook 上并不是很突出,但这家社交网络巨头正加大对该技术的研究力度,以防范潜在的未来威胁。通过和密歇根州立大学(MSU)多位学者的合作,Facebook 创造了一种逆向设计深度假象的方法:分析人工智能生成的图像,以揭示创造它的机器学习模型的识别特征。图片来自于 The Verge这项工作非常有用,因为它可以帮助 Facebook 追踪在其各种社交网络上传播 Deepfakes 的不良分子。这些内容可能包括
最近收到一些信问“自己是不是适合搞AI,门槛是不是太高”等等问题,也看到“IT是不是泡沫”等等讨论,我就写篇博客给大家分享下我的观点,顺便也分析一下做AI,ML及CS的前景。
Facebook周一在官方博客中发表署名艾唐·巴克什(Eytan Bakshy)的研究报告称,虽然传统观点将社交网络视为一个只能提供相同视角的“回声室”,但事实上,通过量化分析和理论研究不难发现,社交网络用户分享的更多信息来自弱关系,并因此成为了重要的新观点传播媒介。