第(1/3)頁
孟繁岐此時正在自己的公司緊鑼密鼓地測試新人臉算法的性能和對生成式假臉的識別成功率。
原本這件事情只需要做得差不多就好，可現在生成式內容的安全性問題被高度關注，在這方面容不得任何一點閃失。
在孟繁岐對自己的算法效果精益求精的同時，世界各地的人臉識別團隊都在苦思冥想當中。
機遇和挑戰并存，整個人臉識別方向雖然面臨著真假難辨的巨大難題，但只要解決了這個問題，帶來的益處也是同樣巨大的。
這種安全性隱患是勢必需要解決的根本問題，可以說誰能夠解決這個問題，誰就掌握了核心科技，能夠先人一步摘走最大的果實。
臉書的DeepFace團隊，剛剛根據孟繁岐的幾個新數據迭代了一輪，還沒能從取得了幾個關鍵提升的喜悅中緩過神來，就直接遭遇了重大危機。
幾兄弟人都麻了。
前一秒還覺得孟繁岐是自己團隊的大救星，現在則整個反過來，覺得孟繁岐是團隊的究極大仇人。
“這個鳥人怎么技術突破搞那么快.....”楊明深深嘆了一口氣，自己這邊一個專注人臉的四人團隊，做起實驗來輕車熟路，分工合作更是親密無間。
怎么每次接近可以發布的時候，就老被這個鳥人打斷節奏。
上回是骨干網絡的革命性突破，導致幾人不得不重新迭代一輪實驗，以確保自己技術的地位。
現在倒好，不搞突破了，直接換了一整個賽道，給你整了個革命性的安全問題。
這下倒大霉了，直接變成了這技術還能不能用的問題了。
把一整個賽道整沒了。
“我們的算法識別生成式假臉的準確率怎么樣？”沃夫問道。
“這個要看情況了，主要看你到底有多少比例的假臉給它看。”
“此話怎樣？”沃夫愣了一下。
“因為反正它都會認為所有的臉都是真的，因此你如果一張假臉都不給它看，準確率就是百分百，你要全給它看假臉，那就一個人認不出來。”
“還在貧是吧？？”沃夫臉一黑，什么時候了還在這抖機靈呢。
第(1/3)頁