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在此背景下,人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求,数据处理不仅是它的强项,也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律,减轻数据爆炸带来的挑战。例如,人工实验员一天难以完成的重复实验,通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次,大幅提高实验数据的准确性和一致性,而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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如今,身处海量信息时代,“眼见不一定为实,耳听不一定为真”,声音、视频、图像等多模态AI深度伪造的内容,制造出形形色色的虚假信息迷雾。今年2月发布的一份人工智能安全报告显示,2023年,基于AI的深度伪造欺诈激增30倍。
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