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当训练数据集和测试数据集的分布相同时，机器学习模型可以表现出优越的机能。然而在开放世界环境中，模型经常会遇到分布外（Out-of-Distribution, OOD，下称“OOD”）样本，OOD样本可能会导致模型做出不可预测的行为，而错误的后果可能是致命的，尤其是在自动驾驶等高风险场景中 [1, 2]。因此OOD检测对于保障机器学习模型在实际部署中的可靠性至关重要。大多数OOD检测方式 [1, 3…

据 TechCrunch 报道，多名摄影师对交际媒体巨头 Meta 旗下平台在他们上传的实在照片上增加“AI 生成”标签的作法表明怨恨。过去几个月里，已有摄影师分享了多个此类案例。例如，前白宫摄影师 Pete Souza 拍摄的一张篮球比赛照片，以及一张记录了加尔各答骑士队赢得印度超级联赛板球锦标赛的图片，都被 Meta 平台符号为“AI 生成”。值得注意的是，这些标签仅在手机端显示，电脑网页版并…

在机器学习模型日益应用于开放世界场景中，如何有用辨别和处理漫衍外（Out-of-Distribution, OOD）数据成为一个重要研究领域[1]。漫衍外数据的存在可能导致模型过度自信和错误预测，这在安全关键应用（如自动驾驶和医疗诊断）中尤为危险。因此，发展一种有用的OOD检测机制，对于提高模型在实际应用中的安全性和可靠性至关重要。传统的OOD检测步骤主要集中在单一模态，特别是图象数据上，而忽视了…

根据海外科技媒介 mspoweruser 报导，微软网页版 Copilot 在生成图片方面存留一个 BUG：在生成进程中，如果切换到其它页面，相关生成操纵就会中断。根据该媒介实测，在和 Copilot 谈天进程中，输出提醒词要求生成照片后，切换到其它浏览器标签页，时隔 5 分钟再次切回，发觉 Copilot 仍然处于生成状态中。IT之家征引该媒介后续尝试，发觉google的 Gemini 并没有存…

AI 写 AI，来得比预料中更快一些。

本文介绍浙江大学、威斯康星大学麦迪逊分校等机构的最新工作 PiCO，相关论文已被 ICLR 2022 录用（Oral, Top 1.59%)！偏标签进修 (Partial Label Learning, PLL) 是一个经典的弱监视进修问题，它允许每一个训练样本关联一个候选的标签聚集，适用于许多具有标签不确定性的的现实世界数据标注场景。然而，现存的 PLL 算法与完全监视下的格式依然存在较大差距。…

作者：游璐颖，福州大学，Datawhale成员 图象朋分是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本义务，它意味着要将图片根据内容朋分成分别的块。相比图象分类和检测，朋分是一项更精细的工作，因为须要对每一个像素点分类。如下图的街景朋分，由于对每一个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。图象朋分可以分为以下三个子领域：语义朋分、实例朋分、全景朋分。 由对比图可发现，语义朋分…

这可能是最实用的多标签分类小贴士。