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127. 真假难辨

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的顶级视觉会议上,汤教授实验室在深度学习领域上产出的论文数量,与世界上其他所有机构的总和相当。

足以可见其远见、技术实力和理论底蕴。

可饶是如此汤教授面对这个突如其来的安全性难题,也仍旧是一筹莫展。

“汤老师,FaceGAN虽然公布了论文和展示网站,但是其具体的训练代码和做法细节,我们完全不清楚。在这种情况下,我们很难总结出任何有价值的规律。”

“是啊,汤老师,生成式技术是比较新的技术,用在人脸图像上也是第一次。我们在这方面没有经验,解决这个问题可能需要相当长的一段时间。”

“倘若我们通过他们的[这些人并不存在]网站,收集大量的生成内容,有没有机会总结出什么规律?”汤小鸥眉头紧锁,对方的技术路数新颖,己方完全不熟悉。

想要从源头上搞明白,实在太久了。

他的想法是,通过这些虚假的内容,专门做出一个针对性的检测器。

和自己原本的核心识别部分分开,独立进行。

不得不说,这也是一种思路,可生成这些虚假数据的模型,也是从这种对抗中训练而来的,短期之内,很难取得什么成效。

“我们先发布技术,这个难题之后再解决。”几乎是同时,脸书和汤小鸥实验室均做出了这个决定。

在原本时间线,两边的技术发布都要再迟上一两个月。

但突如其来的难题,让两边都意识到夜长梦多,再不发布,搞不好局面会更加尴尬。



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