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  • 面向 AIGC 的内容风控新技术_网易易盾

    大模型和AIGC等先进技术的发展为我们带来了许多新的应用红利,同时也带来了一系列安全隐患。结合易盾近期自身围绕 AIGC 的技术实践,围绕“用魔法打败魔法”的建设思路,分享相关能力的技术升级方案和细节面向 AIGC 的内容风控新技术

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  • 自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾

    对于许多研究者而言,一个通用且强大的人工智能是最终梦想,然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据,把海量的无标签数据利用起来?自监督学习助力内容风控效果提升

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  • 他们要消失了吗?探访人工智能浪潮下的鉴黄师_网易易盾

    鉴黄师是怎样的一个群体?随着人工智能技术的进步,如今的鉴黄师是怎样的一群人?处于怎样的一个生存状态?盾盾踩方团第二期带领大家了解下网易的鉴黄师他们要消失了吗?探访人工智能浪潮下的鉴黄师

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  • 未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾

    对于很多计算机程序,在黑客眼中,他们不是想享受这些程序提供的服务,而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统,窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络

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  • AI之间的博弈,从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾

    近年来,“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术,凭借对AI决策模型的创新,更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈,从造假视角看“深度伪造”对抗之道

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  • 【杭研大咖说】落地三年,两次架构升级,网易的Service Mesh实践之路_网易易盾

    当Service Mesh从概念期进入到应用期时,关注重点都会转向先锋企业的落地实践。本文为网易杭州研究院架构师、技术专家冯常健接受InfoQ采访实录,和大家分享网易的Service Mesh实践。 【杭研大咖说】落地三年,两次架构升级,网易的Service Mesh实践之路

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  • 【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾

    大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的,但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样,因为用户的兴趣随时可能发生变化,过时的训练样本的重要程度会显著降低,这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理

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  • 云原生应用架构实践-架构演化发展历程 _网易易盾

    互联网企业随着业务的发展不断前进。不同的阶段有不同的需求,所以需要使用不同的方法来聚焦不同的目的。比如初创型的企业需要抓住合适的机遇快速进行原型验证,证明大的方向没问题才有可能进一步发展。云原生应用架构实践-架构演化发展历程

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  • 知物由学 | 告别挑花眼,AI算法如何筛选低质量图片?_网易易盾

    随着手机相机的升级,随手拿出手机拍照已经成为很多人不经意的日常,手机相册、电脑硬盘中存储的照片数量或许早已悄然过万。各类社交平台上,每一秒都有数不胜数的图片被上传和分享。知物由学 | 告别挑花眼,AI算法如何筛选低质量图片?

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  • 《网络直播营销行为规范》7月1日起实施_网易易盾

    本规范侧重为从事网络直播营销活动的各类主体提供行为指南。非直播网络视频营销,属于广告活动的,应当符合《中华人民共和国广告法》规定;属于其他营销活动的,可参照本规范进行自律。《网络直播营销行为规范》7月1日起实施

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