德國一家科研機構(gòu)面向谷歌眼鏡(Google Glass)開發(fā)出一款面部識別應(yīng)用——SHORE,該應(yīng)用除了可判斷人的年齡、性別外,還看通過大量數(shù)據(jù),分析、識別人的情緒。
SHORE的全名為“復(fù)雜的高速物體識別引擎”(Sophisticated High-speed Object Recognition Engine),由德國弗勞恩霍夫研究所(Fraunhofer Institute)開發(fā)。
谷歌眼鏡因涉及隱私保護而備受關(guān)注,與谷歌眼鏡配套的SHORE識別應(yīng)用,隱私保護問題自然被格外關(guān)注。弗勞恩霍夫研究所稱,出于隱私保護,他們所收集的數(shù)據(jù)均未發(fā)送到云端。
據(jù)悉,“SHORE”的面部識別系統(tǒng),能夠處理來自谷歌眼鏡上的實時視頻信號,并通過多年來使用C++語言創(chuàng)建的一個“高效”程序庫數(shù)據(jù)進行比對分析,最終實現(xiàn)對人的年齡、性別以及情緒的識別。
“SHORE”的面部識別系統(tǒng)應(yīng)用可向某些用戶提供幫助,比如自閉癥患者。該應(yīng)用還用來進行市場分析及其他更多商業(yè)領(lǐng)域。
SHORE應(yīng)用尚無法下載使用,尚不清楚是技術(shù)問題,還是推廣問題。弗勞恩霍夫研究所對此未予置評。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運動信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。