苹果正在和OPENAI洽谈希望将GPT相关人工智能技术引入iOS 18
目前苹果自己正在开发一些人工智能模型，不过在这方面苹果的进度似乎要比 OPENAI 和谷歌等公司要慢，所以要想 […]
苹果计划与OPENAI合作开发人工智能模型，iOS 18可能在iPhone本地运行并使用OPENAI API。苹果可能选择不同的人工智能技术提供商。苹果注重隐私保护，准备基于本地运行的AI模型，需要平衡隐私保护和能力。
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“赋能”网络钓鱼攻击，人工智能技术又引争议
人工智能技术也会更多的参与到网络钓鱼攻击中。
据Egress公司公布，2023年二维码网络钓鱼攻击数量急剧增加，社会工程学攻击案例增加至19%，附件型有效载荷使用减少至35.7%。预测未来网络攻击将增加视频和音频深度伪造的情况，生成式人工智能技术提高攻击成功率。金融、法律和医疗保健等行业是网络钓鱼攻击的首要目标，网络犯罪分子将投入更多资源。
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软件开发者在生成式人工智能应用中的法律问题
近年来，生成人工智能（GenAI）取得了一系列的成功，能够生成高质量的代码、自然语言和图像。接下来的任务是将 GenAI 技术整合到产品中，这是软件开发人员通常进行的任务。在本文中，我们着重介绍了两种与产品开发涉及的风险：数据保护和版权问题。这两个方面对于 GenAI 来说至关重要，因为这项技术涉及用于模型训练和生成输出的数据。我们总结了关于当前知识的关键方面，每个使用 GenAI 进行产品开发的软件开发人员都应该注意这些方面，以避免可能导致责任索赔的重大错误。
人工智能（GenAI）能够生成高质量的代码、自然语言和图像。整合GenAI技术到产品中需注意数据保护和版权问题，以避免责任索赔。
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FastWiki一条命令本地离线部署本地企业级人工智能客服
FastWiki一分钟本地离线部署本地企业级人工智能客服介绍FastWiki是一个开源的企业级人工智能客服系统，它使用了一系列先进的技术和框架来支持其功能。技术栈前端框架：React + LobeUI + TypeScript后端框架：MasaFramework 基于 .NET 8动态函数：基于JavaScript V8引擎实现向量搜索引擎：使用PostgreSQL的向量插件，优化搜索性能 | 简...
FastWiki是一个开源的企业级人工智能客服系统，具有智能搜索、高性能、现代化前端和强大后端等特点。部署过程简化，无需数据库。提供Docker指令。技术交流可在GitHub和Gitee进行。
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多单位拍卖设计的人工智能
理解多单位拍卖中的竞标行为是研究者面临的持续挑战之一。本文利用人工智能，具体而言是强化学习作为一种无模型学习方法，来模拟三种常用多单位拍卖的竞标行为，讨论了六种适用于学习和竞标的算法，并通过一个示例进行比较。本文强调了在拍卖设计中使用人工智能的重要性，特别是在增强多单位拍卖的设计方面。
本文利用强化学习模拟三种常用多单位拍卖的竞标行为，并通过示例进行比较。强调了在拍卖设计中使用人工智能的重要性，特别是在增强多单位拍卖的设计方面。
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超越深度伪造图像：检测人工智能生成的视频
生成式人工智能的最新进展已经导致了生成视觉逼真合成视频的技术的发展。本文证明合成图像检测器无法检测合成视频，因为合成视频生成器引入的痕迹与图像生成器留下的痕迹明显不同。尽管如此，我们展示了合成视频痕迹是可以学习的，并且可以在 H.264 重新压缩后用于可靠的合成视频检测或生成器来源归因。此外，我们还证明了通过零样本迁移进行新生成器的视频检测具有挑战性，但可以通过少样本学习实现对新生成器的准确检测。
生成式人工智能的最新进展推动了生成视觉逼真合成视频技术的发展。合成视频痕迹可用于检测和归因。零样本迁移进行新生成器的视频检测具有挑战性，但可以通过少样本学习实现准确检测。
百度大脑 -
百度同行，产学共进：人工智能课程建设新路径与实践
赵明，教授，主要从事人工智能、计算机图形学领域的教学和研究工作，主持和参加国家和省部级课题十余项，六次获得省部级奖；发表国内外论文50余篇，其中被SCI、EI收录论文30余篇。多次获得北京市教学成果二等奖，学校教学成果特等奖和一等奖和二等奖。2020年获得北京市教学名师称号。引言人工智能是国内外著名大学信息技术类专业设置的核心课程之一， 2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》更是将人工智...
赵明教授与百度合作改革人工智能课程，提升教学质量。课程内容包括人工智能概述、机器学习、神经网络、深度学习、卷积神经网络。学生可以使用百度的深度学习框架PaddlePaddle进行实践项目。课程注重培养学生的创新能力和自主学习能力，通过实战化的大作业和竞赛激发学生的学习兴趣。学生取得了良好的成绩，并开发了一些应用程序。
程序师 -
【译文】人工智能在手绘动画中间帧技术中的应用现状
动画的 "中间帧 "技术目前还不能完全奏效，尽管它对于小动作的 中间帧 "可能已经很有用了，而这对于人类来说是一个很费力的过程。
本文讨论了使用人工智能进行二维动画制作的方法，通过提高传统手绘全动画工作流程的生产率。介绍了两篇关于动画中间帧自动生成的论文，并对这些论文和商业插帧工具进行了测试。讨论了人工智能在动画制作中的潜在应用和未来发展，以及其他相关研究和作者的兴趣。
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开放Llama-3可能颠覆了封闭人工智能模型
Meta 仅在三天前发布了 Llama-3，感觉开源模型最终缩小了与专有模型的差距已经是一个拐点。初始基准测试显示 Llama-3 70B 在许多任务中与 GPT-4 非常接近： 官方Meta 页面仅显示 Llama-3 优于 Gemini 1.5 和 Claude Sonnet。 人工分析表明 Llama-3 的质量介于 Gemini-1.5 和 Opus/GPT-4 之间。 在LMSYS Chatbot Arena 排行榜上，Llama-3 排名第 5，而当前的 GPT-4 模型和 Claude Opus 仍并列第 1。 更强大的 Llama-3 400B+ 模型仍在训练中，发布后很可能超
Meta发布了开源模型Llama-3，在许多任务上与GPT-4相媲美。Llama-3在LMSYS Chatbot Arena排行榜上排名第5。Meta的开源模型战略旨在打破竞争格局并吸引人才。Llama-3的发布为开发者提供了更多将人工智能整合到产品中的机会。Meta的开源方式可能削弱像谷歌这样的竞争对手。然而，宣布专有模型的消亡还为时过早。
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社交媒体与人工智能在可持续城市和社会中的运用：一个水质分析案例
提出了一种自然语言处理框架，通过文本分类和主题建模的方法，自动收集并分析社交媒体中与水相关的帖子，以便进行数据驱动决策。
社交媒体平台对旅游业的影响日益增强，需要有效的自然语言处理方法。few-shot学习技术可以在很少的注释数据的情况下为情感分析、命名实体识别和细粒度主题概念提取等任务提供竞争力的结果。这项研究为将NLP应用于新的领域特定应用提供了参考。
