Turn off this Meta setting before someone generates AI images of you
Meta 的新 Muse 图像工具可让任何人从您的公开 Insta 个人资料中生成您的 AI 图像。您不会收到通知，并且默认情况下处于打开状态。
How to tell if an image is AI-generated
诈骗者正在使用人工智能生成的图像来使虚假故事更具说服力。以下是如何区分真品和假品的方法。
Taming Text-to-Sounding Video Generation via Advanced Modality Condition and Interaction
这项研究的重点是文本到声音视频 (T2SV) 生成，旨在生成具有文本同步音频的视频，两种模式都与文本条件一致。尽管联合音视频训练取得了进展，但仍然存在两个关键挑战：（1）文本调节是一个瓶颈——共享字幕（TV = TA）触发模态干扰，而密集的训练字幕和简洁的推理用户提示之间仍然存在差距；（2）跨模态特征交互的最佳融合机制仍不清楚。为了解决第一个挑战，我们首先提出......
FlowEval: Reference-Based Evaluation of Generated User Interfaces
虽然大型语言模型 (LLM) 和编码代理通常应用于用户界面 (UI) 开发，但开发人员发现很难可靠地评估他们在视觉和交互设计方面的熟练程度。现有的评估要么依靠人类专家，他们可以通过测试关键流程来准确评估可用性，但速度慢且成本高；要么依靠自动化法官，虽然可扩展，但准确性较差且不透明。我们提出了 FlowEval，一个基于参考的框架，通过比较真实网站的导航轨迹与轨迹来衡量生成的 UI 是否支持真实的交互流......
Новая ИИ-модель Google генерирует текст целиком, а не слово за словом
DiffusionGemma 将整个段落创建为“噪声”，并依次产生所需的外观，其工作方式与图像生成系统类似。
Meta's new Muse AI image generator sparks privacy, image-scraping concerns
Meta 的 Muse Image AI 生成器因其数据隐私功能而受到批评。用户可以在未经明确同意的情况下从 Instagram 公开照片创建图像。默认情况下启用的此功能引起了对图像抓取和假冒的担忧。专家警告称，在线骚扰和信任数字内容的困难不断增加。 Meta 正在引入水印和检测工具来解决这些问题。
How Amazon Bedrock catches AI-generated phishing
通过网络钓鱼进行社会工程仍然是发起网络攻击的最常见策略之一。人工智能生成的网络钓鱼电子邮件现在给管理电子邮件系统的安全团队带来了新的挑战，由于其先进性而显着增加了风险。现代社会工程师使用生成式人工智能和开源情报 (OSINT) 来制作数千条独特的消息 [...]
Scientists develop new method to generate protein datasets for training AI
生成蛋白质活性数据（上）、读取输出和训练 AI 模型（下）的过程。图片来源：Linqi Cheng/莱斯大学。作者：Rachel Leeson 蛋白质工程是人工智能研究的一个领域。每种蛋白质均由氨基酸组成；为了优化蛋白质功能，研究人员通过切换 [...] 之一来修改蛋白质
New study reveals six clues that help identify AI-generated faces
人工智能现在可以创建看起来与真人几乎一模一样的假人脸。这些逼真的图像通常被称为“深度伪造”，在网上变得越来越普遍，并被用于诈骗、身份欺诈和错误信息。然而，澳大利亚国立大学 (ANU) 的一项新研究表明，人们可以学会识别这些假冒的人脸。新研究揭示了有助于识别人工智能生成的面孔的六条线索，这些线索首先出现在 Knowridge Science Report 上。
Peer-Generated Application Retrieval: A Simple Activity to Increase Student Interest and Engagement
作为一名教授各种本科心理学课程的教授，我的教学理念集中于在课程材料和学生的现实生活经历之间建立有意义的联系。当课程内容与学生自己的生活相关并适用于现实世界时，而不是呈现为考试时记忆的抽象信息，学生可以发展更深入的理解、更大的兴趣，并且[…]后同行生成的申请检索：提高学生兴趣和参与度的简单活动首先出现在教师焦点|高等教育教学与学习。
The Education Exchange: Lamar Alexander Tells Inside Story Behind Every Student Succeeds Act
保罗·E·彼得森 (Paul E. Peterson) 采访前美国参议员兼田纳西州州长拉马尔·亚历山大 (The Education Exchange: Lamar Alexander Tells Inside Story Behind Every Student Succeeds Act) 帖子首先出现在 Education Next 上。
How to spot an AI-generated face, according to science
训练人们注意正确的视觉线索，他们发现人工智能生成的面孔的准确度几乎提高了一倍
Peer-Generated Application Retrieval: A Simple Activity to Increase Student Interest and Engagement
作为一名教授各种本科心理学课程的教授，我的教学理念集中于在课程材料和学生的现实生活经历之间建立有意义的联系。当课程内容与学生自己的生活相关并适用于现实世界时，而不是呈现为考试时记忆的抽象信息，学生可以发展更深入的理解、更大的兴趣，并且[…]后同行生成的申请检索：提高学生兴趣和参与度的简单活动首先出现在教师焦点| Higher Ed Teaching & Learning.
ChatGPT produced graphic violent images that shocked researchers
像 ChatGPT 这样的人工智能助手应该有适当的护栏来阻止人们创建有害内容。然而，它们并不总是有效。
AI model used to generate complete models of proteins in motion
模拟蛋白质骨架（黄色），通过人工智能生成的快照进行增强。图片来源：LPCS LTS2 EPFL CC BY SA。作者：Celia Luterbacher 许多药物和抗体发现途径都集中在复杂折叠的细胞膜蛋白上。当候选药物的分子与这些蛋白质结合时，就像钥匙插入锁一样，它们会引发化学级联反应，[...]
