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2024-07-09 talkingdev

揭秘TicketMaster动态条码系统:自定义应用复制与票务转售

TicketMaster通过名为Mobile Entry或SafeTix的系统发行票据,该系统显示一种每几秒刷新一次的旋转条码,以防止人们打印或截屏他们购买的票。本文深入分析了这一系统的工作原理,揭示了如何通过自定义应用程序复制这...

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2024-05-17 talkingdev

Hugging Face向AI开发者提供价值1000万美元的免费计算资源

人工智能公司Hugging Face宣布,将免费提供价值1000万美元的共享图形处理器(GPUs)资源,以帮助开发者、学者和初创公司创建新的AI技术。此举旨在抵消科技巨头主导的AI发展的集中趋势。Hugging Face希望通过这项举措...

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2024-03-11 talkingdev

Hatchet:开源队列和发布/订阅系统,解决并发性等问题

Hatchet是GitHub开源的代码库,可以帮助开发者更好的设计耐用的工作负载,解决传统队列和发布/订阅系统所带来的一系列问题,如并发性、公平性和速率限制等。Hatchet通过对任务进行分组,并使用定时器和状态机等技术...

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2024-02-27 talkingdev

谷歌承认AI生成图像失控

谷歌承认其AI模型Gemini存在问题。该模型会向历史图像中注入不适当的多样性,反映出训练数据中存在偏见的问题。这个缺陷引发了有关科技领域中多样性、公平性和包容性的讨论。谷歌暗示将来会做出改进,但没有就AI在生...

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2023-12-20 talkingdev

评估和减少语言模型决策中的歧视

本文讨论了一种主动评估语言模型潜在歧视影响的方法。该方法包括为各种决策场景和人口统计信息变化生成广泛的潜在提示。减少正负歧视的策略主要涉及仔细的提示工程。一些大型科技公司已经开始在其算法中采用这种方法...

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2023-09-01 talkingdev

评估计算机视觉模型的公平性:Meta发布DINO v2模型

在持续推动成为AI领域的开源贡献者的过程中,Meta公司近日公布了他们的DINO v2模型,并采用了更为宽松的许可证,允许社区在其基础上进行构建。此外,他们还发布了一个数据集,有助于确定并对各种计算机视觉模型中的...

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2023-09-01 talkingdev

Meta发布新的AI基准FACET,旨在评估AI模型的“公平性

Meta最近发布了一种新的人工智能基准,名为FACET。这种基准旨在评估AI模型在图像和视频中分类和检测物体,包括人物的“公平性”。公平性在AI领域是一个重要的话题,因为AI模型往往会复制并放大现实世界的偏见。通过FAC...

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2023-06-13 talkingdev

揭秘大型语言模型中的偏见

近日,研究人员提出了一种名为“对比输入解码(CID)”的新方法,旨在通过生成反映两个略有不同输入的独特特征的文本来揭示AI语言模型对微小变化的反应,从而使其响应更加易于理解和管理。这对于确保公平性和实用性至...

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