2024-10-14 16:55:57
>德克萨斯大学奥斯汀分校火花研究实验室的研究人员发现了该攻击向量

2024-10-09 17:38:33
或由AI创建的数据来降低成本。这种数据被设计用来模拟通常输入模型的真实世界信息，同时不损害隐私，并且正成为一种更为流行的训练方法。AI研究人员在六月修订的一项研究发现，如果当前的人工智能

2024-09-27 22:44:13
危言耸听的情景假设的要小得多。可以肯定的是，虚假信息、深度造假和宣传可以传播并对现实生活产生影响。但正如研究人员大多置若罔闻地指出的那样，迄今为止，虚假信息的范围和影响通常比危言耸听的情

2024-09-28 15:09:00
，亚洲沙皇一觉醒来，看到当地媒体发表的一篇长文，内容涉及美国在乌克兰运营化学和生物实验室，华盛顿称这一说法是彻头彻尾的谎言。由俄罗斯发起的这一虚假和煽动性的说法被中国庞大的海外宣传机构大力放大。

2024-10-23 15:00:15
DeepMind几个月来一直在其Gemini聊天机器人响应中使用AI水印方法——现在它将该工具提供给任何AI开发人员

2024-10-21 10:20:24
-ads-smart-carts/" target="_blank">店内体验或者智能代理——以及投资者如何辨别虚幻与现实。人工智能解决方案市场的规模预计将达到

2024-10-08 05:56:14
>在不断变化的技术领域中，一个新的前沿正在浮现，它承诺以我们难以想象的方式重塑我们的世界。这个前沿是量子AI，它是量子计算和人工智能的强大力量融合。这一领域的出现正在各行各业引发巨大的兴奋和猜测，从金融

2024-09-18 23:01:00
和欧洲议会今年的选举结果没有影响。自生成型人工智能热潮开始以来，深度造假似乎对英国、法国和欧洲议会的选举结果没有影响。人们担心人工智能工具可能会增强不良行为者传播虚假内容的能力，从而有可

2024-09-16 13:39:00
彻底审查和事实核查，以确保我们的内容符合最高标准。如果我们犯了错误或发布了误导性信息，我们将更正或澄清该文章。如果您发现我们的内容不准确，请通过此表单报告错误。iPhone 用户可以在

2024-10-11 11:24:22
个人资料有分享阴谋论的历史记录。本周传播“飓风米尔顿”虚假信息的几个账号之前曾发布过关于现实生活事件被策划或操控的帖子，从选举到政治暴力、大流行病和战争都有涉及。我给分享有关这两个飓风的

2024-10-22 21:35:17
底发布，增强现实感、分辨率、保真度、指令遵从性（它们与用户输入的文本提示或视频描述匹配的程度）以及数量。 但许多AI视频创作者仍然存在一个限制领域——

2024-10-19 20:05:26
织内部主导关于伦理使用AI的讨论，通过强化组织价值观并发布AI原则、政策、标准和控制措施来实现这一点。– 史蒂文·泰尔，SAS全球人工智能治理咨询主管

2024-10-02 10:59:00
(AI)。Live Edge 是一个游戏规则改变者，可以利用新的运营数据集并加速新的用例细分发布此内容将人工智能扩展到现实

2024-09-21 04:02:00
联社）随着 2024 年大选的临近，这是自生成人工智能大规模普及以来的第一次大选，专家们担心最坏的情况会发生：社交媒体上充斥着人工智能生成的深度伪造品，如此现实，困惑的选民不知道该相信什么。

2024-10-05 12:00:00
=article_inline" rel="">AI代理，也被称为机器人，超越了定义当前生成式人工智能时代的聊天机器人的范畴。它们不仅仅回答问题、总结文本和创建内容——它们实际上可以进入数字宇宙并在我

2024-09-25 17:28:16
>Meta 今天还发布了 Llama 3.2，这是其免费 AI 模型的第一个版本，具有视觉能力，扩大了它们在机器人、虚拟现实和所谓的 AI 代理中的实用性和相关性。Llama 3.2 的某些版本也

2024-10-05 21:30:00
-devices-breaking-into-an-industry">医疗器械：进入一个行业 我曾在外科眼科植入物、基于虚拟现实的设备以及远程患者监测可穿戴设备的监管和质量团队工作

2024-09-16 10:02:39
非洲有史以来最大的科技收购案。对于 Beguir 来说，进入医疗保健领域将是另一种回归：他将追随他父亲（一名医生）的脚步。

2024-09-16 04:07:00
秘书；Shiv Kumar Sarin 博士，NAMS 主席；IIIT 海得拉巴主任 P J Narayanan 教授以虚拟方式推出了这门史无前例的课程。在虚拟就职典礼上，IIIT 海得

2024-09-28 15:15:30
需求与入侵者可能造成的混乱是有益的。本研究开发的模型预测了作为地层参数函数的预期扰动。使用从模拟中获得的数据，将六种机器学习方法的有效性与先前建立的基线进行比较。CatBoost（分类提升）提供了最佳