AIGC检测为何频频“看走眼”?腾讯优图揭秘:问题可能出在数据源头
AIGC检测为何频频“看走眼”?腾讯优图揭秘:问题可能出在数据源头近日,腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测(AI-Generated Image Detection)泛化问题上展开研究,提出Dual Data Alignment(双重数据对齐,DDA)方法,从数据层面系统性抑制“偏差特征”,显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
近日,腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测(AI-Generated Image Detection)泛化问题上展开研究,提出Dual Data Alignment(双重数据对齐,DDA)方法,从数据层面系统性抑制“偏差特征”,显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
中国品牌出海赛道,又多了一笔分量十足的融资消息。中国品牌出海 AI Agent 解决方案企业 北京快牛智营(QuickCEP)宣布完成近亿元融资,本轮由啟赋资本领投,老股东复星锐正超额跟投。融资完成后,QuickCEP 将在巩固跨境电商业务优势的基础上,把服务边界从跨境电商,延展到海外物流、汽车出海、金融出海、游戏出海等更多行业场景,加速其在全球市场的收入增长。
但当我们把视线从焦点模型上,挪到手机里AI应用真实数据上,就会发现一幅不同的画面。可以看到在非凡产研 10 月 AI App 增速榜上,跑得最快的那 17 个,并不是万事皆可聊的通用助手,而是一群看上去有点普通、甚至有点土气的小应用,其中Gauth、Starry、Knowunity、AI Baby Generator已经连续两个月上榜了。
Veza 的订阅软件帮助企业了解其员工以及自动化软件任务的 AI Agent对特定客户或公司数据的访问权限,以及他们能对这些数据做什么。ServiceNow 一直在加强其 AI Agent相关的产品,这些产品旨在自动化客户服务和响应IT 帮助台请求等任务。
传统招聘APP的“AI化”,大多停留在简历优化或问答助手,并未改变“信息陈列室”的本质——求职者依然在大量无效信息中自行筛选、猜测、等待。在小麦招聘(英文名:LovTalent)看来,招聘行业一定会被AI快速重塑——它是所有行业中,信息密度最高、结构化程度最低的链条。
General Agent将如何融入贝索斯公司尚未可知。 General Agents由前OpenAI研究员威廉·格斯(William Guss)于2024年创办,汇聚了来自麻省理工大学、谷歌大脑等高校和机构的研究人员,专注计算机Agent赛道,目前已发布一款Agent产品Ace,该产品能接管用户的电脑并以超人类的速度执行指令操作。
让AI推荐一款家用车、一款新手机,甚至一家本地餐厅,10秒钟,看起来无所不知的AI就能迅速给出“智能推荐”名单。然而这份看起来客观中立的答案,背后可能早已被“精心策划”过。
REG 是一种简单而有效的方法,仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型(如 DINOv2)的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练,从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上,
Google 前天发布了 Antigravity,一款号称“下一代 agentic 开发平台”的全新 IDE。官方宣传强调它能规划、执行、验证整个开发流程,似乎代表着 AI 编程进入了新的阶段。然而,最早一批上手使用的开发者却纷纷吐槽:任务跑着跑着就因“模型过载”中断,信用额度几十分钟内耗尽,连完整测试都难以完成,体验堪称“开局即崩”。
RAG效果不及预期,试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说,搭一个RAG或者agent不难,怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中,检索效率、准确性、成本、响应速度,都是重点关注问题。