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自动驾驶安全攻防之战!这是首届百度安全自动驾驶CTF比赛冠军经验分享
CTF(Capture the Flag)中文一般译为夺旗赛,在网络安全领域指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。发展至今,夺旗赛已成为全球网络安全圈流行的竞赛形式。国内外也涌现出了关注不同领域和研究方向的CTF赛事。 BCTF是百度安全主办的网络安全技术对抗赛,2020年6月已经开启了第三赛季。自创赛以来,BCTF一直致力于自动化攻防能力的发展。首届自动驾驶CTF是BCTF系列赛中的一个主题赛事,主要围绕自动驾驶相关场景展开,目的是鼓励安全研究人员关注自动驾驶系统的安全性,及时发现风险,设
机器之心
2023-03-29
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「勒索」制造业
机器之心转载 来源:机器之能 在工业4.0的规划过程中,解决安全问题不是后续任务, 而是第一要务。 网络犯罪分子将注意力从消费者转移到了更大更肥的是鱼上——有钱、缺人、承受迅速恢复产能的巨大压力的制造业公司。然而,许多制造商都没有准备好与世界上最致命的恶意软件作斗争,即使遭受攻击,要么轻描淡写,要么讳莫如深。 尽管勒索软件通常会带来巨大的成本,浪费时间和资源,给公司的声誉和品牌带来巨大的风险,并且会影响整个行业的看法,但是,随着制造商向工业4.0过渡,面对网络威胁,他们比其他行业更准备不足。 比如,只有不
机器之心
2023-03-29
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「软件定义汽车」背后:海量代码的安全代价
作者/ 曹锦 虽然汽车数据安全在近两年才开始受关注,但这并不意味着相关隐患只在这几年才出现。 在过去五六年间,包括宝马、Jeep以及特斯拉在内的一些知名车型,都曾经被黑客或白帽通过特定的技术手段,通过远程的方式入侵系统,进行开锁、开灯甚至制动、加减速等操控,导致了大规模的召回。 通过近日在ISC举办的「车联网安全论坛」上得到的信息,各位专家均认为,相比传统的物理接触型安全影响,如今智能网联汽车所面临的更严重的安全隐患,还是隐藏在空中看不见的这一部分。 越先进,越快速,也越危险 80年代的时候,一辆汽车大概
机器之心
2023-03-29
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拧瓶盖螺丝,高度灵活的柔性机器人为你开可口可乐
机器之心报道 编辑:铭怿 不过,用机器人拧瓶盖总觉得有点「大材小用」。 在制造机器人的过程中,灵活、适当地组合各种性能是一项具有挑战的任务,因为这些性能有时是相互矛盾的。比方说,制造一个既灵活又强壮的机器人并非易事,但也不是不可能。 最近一项研究中,东京工业大学的研究人员制造出了这样一种机器人,它具有高度灵活性,同时仍保持其「肌肉」内的高度张力,使其躯体能进行充分的扭转,从而完成困难的任务。研究结果发表在 1 月 13 日的《IEEE 机器人和自动化通讯》。  论文地址:https://ieeexplo
机器之心
2023-02-28
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哈佛大学医学院博士后招聘-NLP和医学信息学方向
本期将为大家介绍哈佛大学医学院招聘一名医学信息学博士后的消息。 哈佛大学医学院及其附属 Brigham and Women’s Hospital 医院药物流行病学和药物经济学系(Division of Pharmacoepidemiology and Pharmacoeconomics)现公开招聘 1 名博士后科研人员,开展包括医学信息学、健康大数据分析、自然语言处理等方面的研究工作。工作地点:美国波士顿。 哈佛医学院和 BWH 医院的 Division of Pharmacoepidemiology a
机器之心
2023-02-28
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仅花费60美元就能破坏0.01%数据集,AI模型性能显著降低
机器之心报道 编辑:袁铭怿 网络规模的数据集很容易受到低成本的投毒攻击,这种攻击只需要一小部分被破坏的样本就可以使整个模型中毒。 用于训练深度学习模型的数据集已经从数千个精心策划的示例增长到具有数十亿个从互联网自动爬取样本的网络规模数据集。在这种规模下,通过人力管理来确保每个示例的质量是不可行的。到目前为止,这种数量高于质量的权衡是可以接受的,一方面是因为现代神经网络对大量标签噪声具有很强的适应力,另一方面是因为对噪声数据的训练甚至可以提高模型在非分布数据上的效用。 虽然大型深度学习模型对随机噪声具有一定
机器之心
2023-02-27
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7 Papers & Radios | 一块GPU跑ChatGPT体量模型;AI绘图又一神器ControlNet
机器之心 & ArXiv Weekly  参与:楚航、罗若天、梅洪源 本周重要论文包括 AI 绘图神器ControlNet、Transformer 模型综述等研究。 目录 Transformer models: an introduction and catalog High-throughout Generative Inference of Large Language Models with a Single GPU Temporal Domain Generalization with Drift-
机器之心
2023-02-27
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如何提升深度学习算法效率,谷歌有这些绝招
选自谷歌博客 机器之心编译 编辑:铭怿 大型机器学习模型在多个领域展现出具有变革性的结果,但在现实世界中,训练和推理效率正在成为关键需求。Google Research 一直在通过开发新的基础技术来提高大型 ML 模型的效率。本文中,谷歌以「提升模型效率」为主题,介绍如何使 ML 模型更加强韧、高效。 十年前,深度学习崛起的部分原因在于新算法和架构的融合、数据的显著增加以及计算能力方面的提升。过去 10 年里,AI 和 ML 模型更加深入、复杂、有了更多的参数和训练数据,也因而变得更大、更繁琐,这也为机器
机器之心
2023-02-27
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SparK项目原作解读:卷积模型的首个BERT预训练
「大规模预训练」是 AI 各领域愈发浮出水面的宏图愿景。BERT 预训练与 GPT 齐名,分别被证明在语言理解和语言生成下游任务上取得了卓越性能,是 NLP 表征学习的利器。「卷积模型」则是视觉领域的中流砥柱。得益于高度并行化和局部化,CNN 长期积累的硬件优化使其成为现实工业界中不可代替的骨干。「强大的预训练的卷积模型」则是视觉研究者的长期追求,然而,卷积模型的 SOTA 预训练仍停滞在对比学习,将 BERT 的成功从 Transformer 迁移到卷积是一个吸引人但未实现的愿景。 SparK 工作初步
机器之心
2023-02-27
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安卓手机「跑」Stable Diffusion创新纪录,15秒内出图
机器之心报道 编辑:杜伟 让手机用户也能无门槛体验 Stable Diffusion 的绘图魅力。 我们知道,Stable Diffusion 是一种非常流行的文本到图像生成式 AI 模型,它能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真的图像。Stable Diffusion 的参数超过了 10 亿,直到现在,该模型主要在云端运行。 因此,如何在移动设备端运行 Stable Diffusion 吸引了圈内人士的极大兴趣。此前,有位作者开发了一个应用程序,通过 Stable Diffusion 来生成图像,然后
机器之心
2023-02-27
1.2K0
颠覆传统图文?ChatGPT写书放网上卖,人类作者:该管管了
机器之心报道 编辑:杜伟、泽南 以前的产业革命,人是最重要的一环。但人工智能直接替代人类本身? ChatGPT 的火热一直延续到了现在,对话、写代码,无一不通。如今,使用 ChatGPT 撰写书籍又引起了人们的广泛关注和实践。 ChatGPT 为合著者的书籍。 直到最近,Brett Schickler 从未想过自己能够成为一名出版作者,尽管他曾梦想过。但在了解了 ChatGPT 之后,Schickler 认为机会来了。他表示,「写一本书的想法终于成为了可能,我能做到。」 Schickler 利用 Cha
机器之心
2023-02-23
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ChatGPT国产化:ChatYuan元语对话大模型升级
机器之心发布 机器之心编辑部 自发布以来,首个中文版 ChatGPT——ChatYuan 即在人工智能社区引发了广泛的讨论。如今 ChatYuan 又迎来了升级版本,支持中英双语交互、多次编辑、上下文关联交互、模拟情景设定等多种新功能。 国产自研功能对话大模型元语 ChatYuan 于 2022 年 12 月发布测试版本后,引起社会各界人士的广泛讨论,并且收到了用户的大量反馈和宝贵建议。元语智能团队已于近日对元语 ChatYuan 进行了模型效果优化和版本功能升级,现已开放内测。 内测通道可以关注【元语智能
机器之心
2023-02-23
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首次原生支持苹果M1 Mac,Linux 6.2正式发布!
选自ZDNet 作者:Steven Vaughan-Nichols 机器之心编译 机器之心编辑部 Linux 6.2 是第一个支持苹果 M 系列芯片设备的主流 Linux 内核。 2 月 19 日,Linux 6.2 正式发布,Linux 内核发明人 Linus Torvalds 对这一版本的描述是:「也许它不像 6.1 那样是一个性感的 LTS( Long Term Support)版本,但这些普通的内核也希望分到测试人员的一点点爱。」 Linus Torvalds 在一篇新博客中发表了他对 Linux
机器之心
2023-02-23
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跟李沐学ChatGPT背后技术:67分钟读透InstructGPT论文
机器之心报道 编辑:张倩 InstructGPT 和 ChatGPT 之间有很多一脉相承之处。因此,吃透 InstructGPT 论文对于想要在 ChatGPT 方向上做些工作的同学来说将大有裨益。 在 ChatGPT 走红之后,很多关注技术的同学都在问一个问题:有没有什么学习资料可以让我们系统地了解 ChatGPT 背后的原理?由于 OpenAI 还没有发布 ChatGPT 相关论文,这一问题变得棘手起来。 不过,从 OpenAI 关于 ChatGPT 的博客中我们知道,ChatGPT 用到的方法和它
机器之心
2023-02-23
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7 Papers | 超越GPT 3.5的小模型;对ChatGPT摸底考试
机器之心 & ArXiv Weekly  参与:杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括2D 图像脑补 3D 人体;亚马逊发布超越 GPT 3.5 的小模型等研究。 目录 Structure and Content-Guided Video Synthesis with Diffusion Models  EVA3D: Compositional 3D Human Generation from 2D Image Collections Multimodal Chain-of-Thought Reasoning i
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2023-02-23
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ChatGPT版必应疑似「发疯」,微软紧急限制回答数目,植入广告赚钱提上日程
机器之心报道 编辑:泽南、张倩 未来的 AI 搜索,可不是竞价排名这么简单。 微软的 ChatGPT 版必应搜索上线之后,很多人都说它能代替谷歌搜索,成为下个最流行的科技产品。十天的公开测试过后,情况如何了? 随着排上队获得使用权的人越来越多,各种稀奇古怪的 bug 开始层出不穷。最近的风向是,「我这个必应好像不太对劲?」 图片来自知乎用户@ZIHAN CHEN。原贴链接:https://www.zhihu.com/question/583588366 从应用的体验上来看,新必应搜索并不是 ChatG
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2023-02-23
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超越GPT 3.5的小模型来了!
机器之心报道 编辑:陈萍 多模态思想的力量很强大。 去年年底,OpenAI 向公众推出了 ChatGPT,一经发布,这项技术立即将 AI 驱动的聊天机器人推向了主流话语的中心,众多研究者并就其如何改变商业、教育等展开了一轮又一轮辩论。 随后,科技巨头们纷纷跟进投入科研团队,他们所谓的「生成式 AI」技术(可以制作对话文本、图形等的技术)也已准备就绪。 众所周知,ChatGPT 是在 GPT-3.5 系列模型的基础上微调而来的,我们看到很多研究也在紧随其后紧追慢赶,但是,与 ChatGPT 相比,他们的新
机器之心
2023-02-23
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AudioLDM一作解读:文本生成高质量音频,单GPU即可
文本驱动的生成模型在图像和视频领域已经取得了显著成果,例如大火的 Stable Diffusion,可以生成大片级别的图像,但是在音频领域,技术上的进展还是比较局限的。 文本到音频的生成模型对许多和创作相关的行业都会产生积极的作用,例如游戏开发者或者电影配音人员可以借助此项技术,根据特定的要求去生成声音,而不是在庞大的音频数据库中搜寻,从而加快生产效率。文本到音频的生成模型也可以为未来自动内容创作提供文本和声音之间的桥梁。 然而,以往文本到音频的研究都存在生成质量有限、计算成本高的问题。 针对上述困难,来
机器之心
2023-02-23
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文字、图片一键生成逼真音效,作者亲自揭秘音频AIGC模型
AIGC 在最近几月获得了巨大的突破,用户可以输入自然语言生成图像、视频、甚至是 3D 模型。但对于音频音效合成,高自由度音频生成因文本 - 音频对数据缺乏,以及长时波形建模困难而带来挑战。 此前,机器之心发布的文章《这段音频火爆外网!文字、图片一键生成逼真音效,音频界 AIGC 来了》很好的解决了上述问题,研究者提出了一款创新的、文本到音频生成系统,即 Make-An-Audio。其可以将自然语言描述作为输入,而且是任意模态(例如文本、音频、图像、视频等)均可,同时输出符合描述的音频音效。 具体而言,研究
机器之心
2023-02-23
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别只骂谷歌Bard了,ChatGPT加持的微软New Bing也错误频出
机器之心专栏 作者:李星漩、丁博生、赵若辰、谢耀赓、邴立东 这些天看下来,在与谷歌 Bard 加持的搜索引擎较量中,微软基于 ChatGPT 的新必应似乎完全占据了上风。但仍不禁要问,新必应的搜索结果真的无懈可击吗?最近有来自新加坡南洋理工大学和新加坡技术设计大学的NLP研究者深扒了微软发布会上搜索演示的细节,并揪出了很多错误。 2 月 8 号美东时间八点半,谷歌发布会在巴黎召开。前一天微软正式推出了新一代 AI 驱动搜索引擎 New Bing,把基于 ChatGPT 技术的生成模型和 Bing 集成在一起
机器之心
2023-02-23
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