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李悦强调，首先必须明确，技术本身是中立的。AI换脸作为深度合成技术的一种具体应用，虽然存在被滥用的风险，但其本身并无“原罪”。目前，一些平台上的个人“售卖技术”行为，教他人使用开源项目或某些应用，本质上是在利用信息差。然而，如果课程内容专门教授如何突破深度合成应用的内容审核机制，则应当被否定。平台可以通过限流、警告、冻结账号等方式对这些视频内容进行规制。
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研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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