【新智元导读】最近，微软获得了一项新专利：「人工智能聊天机器人」，它根据逝者在社交平台上发布的内容或其他网络言论来模仿逝者，并与亲人进行「实时聊天」。网友大呼：「黑镜」来了！
今天向大家介绍几份近期的人脸技术的工作，人脸图像处理识别技术作为CV领域的一大分支，仍然有很多内容值得探索。
当智能手机发展愈发成熟的时候，会涌现出一些有意思的分支，比如有人觉得隐私是一件很严肃的事情，必须认真对待，于是催生了 Blackphone：一款为隐私而生的手机。 Blackphone 是由一支软件和硬件团队合作的成果，软件方面是加密领域有名的 Silent Circle，这个团队的联合创始人则是发明了 PGP 邮件加密的 Phil Zimmermann，而 Zimmermann 本人也刚入选互联网协会的“互联网名人堂“。 它采用了很多极为专业的工具：基于 PrivatOS 的深度定制 Android 系统
A 代理服务器，即代理，是您与互联网之间的媒介。当您使用代理服务器时，您的请求首先通过代理服务器（更改您的IP地址）运行，然后才连接到网站。
人工智能生成内容（AIGC, AI-Generated Content），已经成为近年来技术创新的前沿阵地。无论是写文章、作曲、绘画，还是视频制作，AIGC都在以惊人的速度改变着各行各业的创作方式。那么，AIGC究竟是什么？它的发展现状如何？未来又会走向哪里呢？让我们一起全面了解AIGC的方方面面！
---- 新智元报道 编辑：桃子 Joey 【新智元导读】最近，亚马逊在其年度会议 Re:MARS上展示了Alexa模仿逝去亲人声音的功能，是个好消息，但似乎听起来有点毛骨悚然。 最怕的不是逝去，而是永远的消亡... 还记得「超验骇客」中的一幕： 女主将即将逝去的丈夫的意识数据上传到智能电脑中。 幸运的是，男主奇迹般地在虚拟世界中复生。 或许电影中超现实一幕还离我们非常遥远，但是将人的语音保留下来还是没有问题的。 这不，亚马逊称，自家的语音助手Alexa能够模仿逝去亲人的声音。 现场，亚马逊演
cf-plot 是一套 Python 绘图案例，用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot，如下例所示：
在深度学习的世界里，大型神经网络因其出色的性能和准确性而备受青睐。然而，这些网络通常包含数百万甚至数十亿个参数，使得它们在资源受限的环境下（如移动设备和嵌入式系统）运行变得不切实际。知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术应运而生，旨在解决这一挑战，通过将大型网络的知识“蒸馏”到更小、更高效的模型中，以实现类似的性能，但以更低的计算成本。
在当今社会，每个人都知道并且使用过人工智能产品，那么大家习以为常的人工智能真的稳定吗？它的发展前景又会是如何呢？
2020年及以后，安全和风险专业人士将发现，网络安全决策会具备前所未有的社会影响力。我们生活、学习和社交都越来越依赖于技术，而这种依赖性也使技术成为攻击目标。
使用快捷键: Shift + Command + G, 可是感觉还是不如Win系统的Win + E + 选定地址栏 + 粘贴 + 敲回车方便
正如我们的大部分技术社区都同意的那样，数字安全严重依赖于我们经常认为理所当然的缩写词。HTTPS是其中一个缩写词，它为你的网络浏览增加了额外的安全层。
抓马的是，此次推出的“视频通话”功能一度被称为电影《Her》现实版，而怒斥OpenAI的刚好是给电影中AI配音的斯嘉丽·约翰逊（寡姐）。
【Windows 11 正式发布】 看完发布会最大的感觉：流畅炫酷的UI设计，全新的微软商店，更好的游戏体验。
选自Popsci 作者：CHARLOTTE HU 机器之心编译 编辑：王楷 实验证明，黏菌可以通过不同类型的刺激来得到控制，并被用于模拟电路和电子产品的基本构建 —— 逻辑门，而这也是「蘑菇计算机」的基础。 乍一看，非传统计算实验室看起来就像一个普通的工作空间，其干净光滑的台面上排列摆放着计算机和科学仪器。但如果你仔细观察，就会发现有一些异常现象。 最近，一项公开分享的研究视频就显示了些许怪异之处：在凌乱的桌子上，有一些大型塑料容器，电极从泡沫状的物质中伸出，还有一块上面长着微小平菇的巨大主板。 当然，
现在是时候讨论A.I.的道德问题了。虽然机器学习不是一项新的技术发展，但现在是人工智能发展的关键时刻。要面对的道德问题有很多，包括以下提到的十一种。
套用茨威格在《砍头皇后》的一句名言开篇：她那时候还太年轻，不知道所有命运赠送的礼物，早已在暗中标好了价格。
今天一起来看看一些主要使用Python语言的开源项目，它们是在本周斩获star最多的五个，这五个项目每一个都是和AI息息相关的。
随着游戏、社交互动应用场景的不断延伸，如何通过语音互动给玩家带来更加娱乐性的玩法，是业务突破的关键命题。而实时变声可以让普通人也拥有灵活百变的音色，带来丰富、趣味的互动体验。
2023年，全球网络安全态势和2022年相比未见好转，在勒索攻击领域更是愈发严重，大量巨头型企业遭遇勒索攻击，勒索赎金金额也在持续上升。据网络安全公司Crowdstrike Holdings数据显示，针对大公司、银行、医院或政府机构的勒索攻击增长了51%。勒索攻击已经成为企业的心头大患，众多安全机构认为勒索攻击将持续发展。
在线客服系统比以往任何时候都更受欢迎，随着即时通讯巨头WhatsApp、Facebook Messenger和微信的崛起，即时通讯平台也正在接管商业通信。精简和用户友好的消息传递解决方案已经取代了电话、传真和电子邮件，它们使团队能够更成功地沟通和协作，即使是在混合的工作环境中。 在线客服系统及源码：zxkfym.top
知名安全公司赛门铁克（Symantec）发出警告，有一个精装骗局能够获取用户电子邮箱，其中包括了Gmail、Outlook（微软自带管理邮件软件）及Yahoo。 黑邮箱，有手机号码就行 下面这段来自赛门铁克迷你视频将解释骗局是如何进行的。 之所以说这是一个迷你视频，是因为它确实只有2分17秒。但显然赛门铁克认为观众只有金鱼的注意力，所以还特地添加了动感的背景节奏，防止你在这两分多钟内睡过去。 视频 如果你无法忍受视频当中的“音乐”，那么就让小编来为大家讲解一下。这是一个只需要知道手机号和电子邮件账户就可
人的听力能够根据声音判断对方的性别、年龄或者来自哪个地方， 但是我们不能够判断出对方的面部特征。但AI可以，而且只需6秒。
Google+从设想的第一天开始就考虑到隐私问题，而同样是隐私安全问题，加速了这个曾经全球第二大社交网络平台的覆灭。
近日，市场研究机构SuperData发布《2019年数字游戏和互动媒体产业报告》。数据显示，2019年数字游戏产业和互动媒体产业规模同比增长4%达到1201亿美元。其中，手游达644亿美元，PC游戏达296亿美元，主机游戏达154亿美元，游戏相关视频达65亿美元，XR收入达63亿美元。
作者：Aseem Agarwala 机器之心编译 参与：路、张倩 谷歌今天宣布，旗下 AI 智能相机 Google Clips 的技术再获升级。现在，它已能剪辑并自动捕捉特定时刻的图像——如人们的拥抱和亲吻，或跳跃和舞蹈动作。Google AI 博客对这款智能相机背后的机器学习技术进行了解读。 对我而言，摄影就是在几秒钟之内认识到一个事件的重要性，同时为这个事件找到恰当表达形式的一种精密组织形式。 ——Henri Cartier-Bresson 在过去几年里，人工智能经历了一场类似寒武纪的爆发，在深度学习
最近，英伟达（NVIDIA）推出的通用人形机器人平台，特别是其“人形机器人通用基础模型Project GR00T，结合了多种先进的人工智能技术和硬件支持，旨在为人形机器人开发者提供一个强大的基础框架，以便更快地创建灵活、智能且能与现实世界有效交互的机器人。下面是其构成的关键技术和原理：
无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。 为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。 在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 人工智能会成为推动人类未来发展的水和电，当它在迅速改变人类生活环境的同时，也在模糊着物理世界和个人的界限，延伸出复杂的道德伦理问题。 5 月 18 日，一则杭州某中学引入“智慧课堂行为管理系统”的新闻在微博上引发大量转发，就技术的不正当应用引起了网友讨伐。背后具体的技术应用正是人脸识别，一方面是通过实现“刷脸”完成实时考勤...这一场景的技术应用已经比较完备了，但在最多三四十的教室里，这样做是不是大材小用了？ 但让网友们群起攻击
昨晚的央视315晚会上，人脸识别技术被曝存在安全隐患。不少观众看到主持人在现场技术人员支持下，仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App，分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟，成功“攻破”人脸识别系统。 一般业内人士看到的是主持人手里所持人脸识别App的技术漏洞；但对于普通观众来说，他们看到的是一个不甚熟悉的高科技技术应用背后的“巨大风险”——人脸识别技术怎么会被破解？为什么一个换脸App软件就能轻松换脸？它会不会分分钟“掏空”我的账户……经由央视这个大众平台一放大，即使只是出于提醒消费
来源：人民数据本文约2200字，建议阅读6分钟AI、VR/AR等技术在提升用户未来互联网应用使用体验的同时也可能带来新的挑战。 人工智能（AI）将给数字经济的创新发展提供强大动力。在内容生产层面，生成性AI、数字虚拟人等AI技术和机器学习模型将带来内容生产的变革，可以自主生成文本、图像、音频、视频、虚拟场景等各类数字内容，这将推动生成性AI的蓬勃发展，打造新的数字内容生成与交互形态。此外，AI和生成性AI带来的内容生产变革也将让VR/AR、元宇宙等未来互联网应用成为可期待的现实。 生成性AI、数字虚拟人成发
人工智能会成为推动人类未来发展的水和电，当它在迅速改变人类生活环境的同时，也在模糊着物理世界和个人的界限，延伸出复杂的道德伦理问题。
作者：闻菲、小艾、小七 【新智元导读】剑桥牛津OpenAI等14大机构的26位作者，联名发布一份百页报告《预测、防止、缓解对人工智能的恶意使用》，立足当前AI技术现状，调查了恶意使用AI技术可能带来的威胁，侧重机器学习技术对现在至未来5年的影响，此并提出了预防和缓解这些威胁的方法。 从机器翻译到识别医学影像，毋庸置疑AI带来了许多福祉。然而，一旦人工智能落入恶人之手，无人机将变成导弹，假视频开始操纵公众舆论，自动黑客将发动不计其数的攻击……这些，只是滥用AI的部分潜在风险。 关于AI威胁论，霍金、马斯克等人
作者：Xue Bin (Jason) Peng 和 Angjoo Kanazawa
第125届MPEG会议于2019年1月14日至18日在摩洛哥马拉喀什成功举行，会议成果主要包括：MPEG将基于网络的媒体处理（NBMP）的规范推广到委员会草案阶段，发布了关于3DoF+ Visual的提案征集，开始研究新的编码标准MPEG-5 EVC，基于ISOBMFF格式的规范文档和参考软件的开发进入国际标准草案阶段和第二版MPEG-21用户描述规范定稿等。本文总结自MPEG第125次会议报告。
AI 科技评论按：随着人工智能研究的不断发展，由机器学习模型在背后提供支持的功能越来越多地开始商业化，最终用户的生活里机器学习能造成的影响也越来越大。这时候，机器学习的安全和隐私问题也就越来越明显，谁
无论是像洗手这样的日常动作还是惊人的杂技技能，人类都可以通过观察其他人来学习。随着YouTube等来源的公开视频数据的激增，现在比以往任何时候都更容易找到我们感兴趣的任何技能的视频剪辑。每分钟都会有300小时视频上传到YouTube。不幸的是，我们的机器从大量的视觉数据中学习技能仍然非常具有挑战性。大多数模仿学习方法都需要简洁的表征，例如从动作捕捉（mocap）记录的表征。但获取mocap数据可能非常麻烦，通常需要大量的仪器。Mocap系统也往往局限于室内环境，闭塞程度最小，这可以限制可记录的技能类型。如果我们的智能体也可以通过观看视频片段来学习技能，那就相当好了。
网络上曾出现过这样的视频：一名女子穿着粉色肩膊上衣，坐在床上，露出令人信服的微笑。
文：CreateAMind陈七山 论文名：Playing Hard Exploration Games by Watching YouTube https://arxiv.org/pdf/1805.1
通过观察另一个人来学习新技能的模仿能力，是体现人类和动物智能的关键部分。我们是否可以让一个机器人做同样的事情？通过观察人类操作物体进而学会操作一个新的物体，就像下面视频中一样。
AiTechYun 编辑：chux 运动控制问题作为强化学习的基准，深度强化学习方法无论对操纵还是运动型任务都十分有效。然而，经过深度强化学习训练的人体模型常常会做出不自然的行为动作，例如抖动、不对称
2019年网络安全形势已然更加复杂，网络攻击手段更为多样，数据泄露、勒索软件、APT攻击等安全事件频发。此外，网络安全市场也在急剧膨胀，快速发展，安全产品更新快，种类多，数量激增。在2020年，网络威胁随着云技术、大数据、物联网、人工智能等技术的发展，也将进化，变得更加复杂、棘手、难以应对。网络安全投入持续增加，市场规模将进一步扩大，发展潜力也将继续被激发出来。
建立一个真正由AI驱动的服务并不简单。所以，一些初创公司动起了歪脑筋——他们让人类模仿机器，而不是让机器学习人类，因为这样成本便宜得多，也容易得多。
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你在椅子上坐下、夹起一筷子毛肚、送进沸腾的红汤里、等待8秒、夹出来……动作行云流水一气呵成。人类掌握吃火锅的技能，离不开有意无意的模仿。 不过，吃火锅对于机器人来说，就要难得多。想学会这一系列的动作，往往需要为它们设定复杂的目标和奖励函数。 好消息是，教它们通过模仿来学习的研究又有新进展，机器人更聪明更灵活了。 加州大学伯克利分校的科学家们在最新论文中提出了域自适应的元学习（Domain-Adaptive Meta-Learning），让机器人在看
今年的3·15晚会，又一次让普通用户见识到了黑产的套路，只能言不由衷的感叹一句：防不胜防啊……
通过观察另一个人的做法来学习一项新技能，即模仿的能力，是人类和动物智力的关键部分。我们能让机器人做同样的事情吗？
1、看书，书上的代码一串一串的对吧？是不是很不好记？是不是觉得如果自己把这些代码都敲一遍很浪费时间？其实对于一些完全没有任何基础的人来说，全部敲一遍不失为一种简单的入门方法。对于有一点基础的人来说，其实可以选取书上的一写代码来写，并且有目的的写。但是，看得书一定要多，这样才能全方位的理解编程。在稍微掌握一门语言之后，我觉得首要还是要看一些算法的书，我觉得不会算法，那你“编程”是体力活，没多大意思，如果学习了算法，那才算真正理解了编程。 2、练习。有轮子造轮子，没轮子想轮子，轮子是什么？轮子就是一些“小玩意”
人类非常聪明，我们可以通过观察进行学习。无论是日常的洗手，还是惊人的杂技表演，对人类来说都是可以学习的。
一家总部位于加州的克拉克森律师事务所用一份长达 157 页的诉讼将 OpenAI 告到法庭，该诉讼表明 OpenAI 在利润的驱使下，正在窃取大量个人信息来训练其人工智能模型，使其聊天机器人能够模仿人类语言。
📷 github-ten.png 你要问我这个世界上什么学习方法是坚持下去最有效果 -- 模仿。 深度模仿。 ---- 2014年9月，正式来到上海，不为别的，为了读书。为了获得更高的学历。 那时，我没有想好，未来到底应该从事什么工作。也许搞电器、电机吧。因为专业是这相关的。 大学四年的学习，大概让我明白。我可能不太喜欢这门专业。 读研的一段时间下来，发现也不是太喜欢科研，尤其是导师的科研偏向理论化，内心没有太大的想要提高科研水平的想法。 之后的时间内，我开始了摸索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
