未来工作第2页 - AIGC资讯

PubDef：使用公共模型防御迁移攻击

译者 | 布加迪审校 | 重楼对抗性攻击对机器学习系统的可靠性和安全性构成了严重威胁。通过对输入进行微小的变动，攻击者就可以导致模型生成完全错误的输出。防御这种攻击是一个很活跃的研究领域，但大多数提议的防御措施都存在重大的缺点。这篇来自加州大学伯克...

AIGC 2023-11-06 AIGC

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论文地址: https://arxiv.org/pdf/2310.08579.pdf Github 地址: https://github.com/snap-research/HyperHuman 1. 研究背景与动机随着扩散模型的兴起，一些典型...

AIGC 2023-10-30 AIGC

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图神经网络（Graph Neural Networks）已经成为分析和学习图结构数据的强大框架，推动了社交网络分析、推荐系统和生物网络分析等多个领域的进步。图神经网络的主要优势在于它们能够捕获图数据中固有的结构信息和依赖关系。利用消息传递和聚合机制，图...

AIGC 2023-10-28 AIGC

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笔者的一些个人思考在自动驾驶领域，随着BEV-based子任务/端到端方案的发展，高质量的多视图训练数据和相应的仿真场景构建愈发重要。针对当下任务的痛点，“高质量”可以解耦成三个方面：不同维度上的长尾场景：如障碍物数据中近距离的车辆以及切车过程中...

人工智能 2023-10-24 AIGC

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本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者个人的一些思考不得不说，最近大模型在学术界火起来了，基于图文匹配的CLIP预训练模型成为近年来在多模态研究领域的经典之作。除此之外，大语言模型的蓬勃发展也进一步为多模态带来了性能提升。自动驾驶领...

人工智能 2023-10-24 AIGC

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