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127 真假难辨(第2页)

这事情也是够离谱的,人还没正式入职呢,一不小心就从打工仔变成小老板了。

虽然折算下来,孟繁岐一年后能够到手的谷歌股权只有不到百分之o.3,但谷歌是一个经过多轮融资的巨无霸。

即便是创始人佩奇和布林,所持有的股权也仅只有百分之5.5左右。

谷歌的股价还是一路起飞的,从14年的3o左右,到22年最高峰接近15o。

十数亿美金的资产如果需要保值的话,化为股权先持有也是一个不错的选择。

等到有投资机会的时候,再取出一部分,比如特斯拉,比特币,都会是几十倍的利润。

但这些机会未必能经受得住太多的资金,马斯克不会坐视自己疯狂抄底,BTc自己抄底太多,资本也可能选择其他的货币收割百姓。

总之,宗旨是先在谷歌保值,然后分散投资。BTc,特斯拉,投资初创,自行创业,多点开花。

这样才最保险。

与此同时,华国港城的港中文大学里,华国学者汤小鸥带着他的一群学生和研究员们,神色凝重,气氛低沉。

就在一周前,汤小鸥团队的人脸算法识别能力次达到了人眼水准(97.53%),按照原本的计划,团队会花上两三个月的时间将这个结果继续往前推进一些。

随后便会开启人脸识别技术落的时代。

可惜不遂人愿,孟繁岐横插一手,给落难度来了个级加倍。

“我们目前有什么办法可以分辨生成式内容吗?”

汤小鸥是残差网络原作者恺明的恩师,恺明o9年一鸣惊人的暗通道去雾算法,便是在汤教授的指导下做出的。

一举夺得了视觉顶会cVpR的最佳论文,这是该顶级会议25年历史上第一篇斩获此荣誉的亚洲论文。

在深度学习未如此流行之前,汤教授的实验室就已经频繁在国际顶会上布相关论文。

11-13年间的顶级视觉会议上,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,Fanet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,再不布,搞不好局面会更加尴尬。

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