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IA
Comment la diffusion vidéo en direct basée sur l'IA peut-elle améliorer la sécurité du système ?
Comment la diffusion vidéo en direct basée sur l'IA peut-elle améliorer la sécurité du système ?
Auteur丨Suvigya Saxena
Traducteur | Cui Hao
Critique丨Noe
Vous utilisez peut-être passivement l'intelligence artificielle (IA) dans de nombreux scénarios de votre vie, même si vous n'en êtes pas conscient. Par exemple, de nombreux médias sociaux et moteurs de recherche utilisent l’IA pour garantir aux utilisateurs une expérience fluide sur la plateforme. Qu’il s’agisse de marquer automatiquement des amis sur des photos ou de fournir des résultats de recherche basés sur des recherches historiques, l’IA est à l’œuvre.
Les utilisations de ces intelligences artificielles sont relativement simples et ne font intervenir qu'une partie de la technologie : le machine learning (ML). Fondamentalement, l’apprentissage automatique devient de plus en plus populaire, mais qu’en est-il de l’apprentissage profond (DL) et de l’IA étroite ? La manière dont ils créent de nouvelles expériences pour les services de streaming est ce dont nous allons parler aujourd'hui.
Intelligence artificielle vs apprentissage automatique vs apprentissage profond
L'intelligence artificielle est un domaine qui a beaucoup retenu l'attention ces dernières années. Ce vaste domaine couvre une variété de sujets. L'idée générale de l'intelligence artificielle est que les ordinateurs effectuent des tâches qui nécessitaient auparavant l'intelligence humaine, telles que la perception visuelle et le traitement du langage.
L'apprentissage automatique est aujourd'hui l'une des applications les plus courantes des solutions d'intelligence artificielle. Cela implique de former un algorithme utilisant de grandes quantités de données et de l’appliquer à de nouvelles données. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés dans des tâches telles que la reconnaissance faciale, le filtrage du spam et la traduction linguistique.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données même sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de programmes informatiques et sur leur apprentissage lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données. Cela permet à l'ordinateur de prendre ses propres décisions sans intervention humaine.
En conséquence, l'apprentissage automatique est à la base de nombreux services et produits, notamment les moteurs de recherche et les plateformes de médias sociaux. De nombreuses institutions financières utilisent l'apprentissage automatique pour surveiller l'activité des comptes clients à la recherche de fraudes ou d'autres irrégularités.
Les solutions d'intelligence artificielle offrent aux utilisateurs des flux vidéo personnalisés
Bien que la technologie de l'intelligence artificielle soit utilisée depuis de nombreuses années, elle est récemment revenue sous le feu des projecteurs en raison de certains développements dans les grandes entreprises technologiques et les petites startups. Une application qui a beaucoup retenu l’attention est la personnalisation.
Pour les non-initiés, l'intelligence artificielle est un programme informatique qui effectue des travaux liés à l'intelligence humaine. Le terme couvre un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance vocale et le filtrage de contenu. L’IA est aussi parfois utilisée comme synonyme d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond. Les tâches que l’IA peut accomplir incluent la reconnaissance d’images et le traitement du langage – respectivement identifier les objets sur les photos et traduire le texte d’une langue à une autre.
Le cycle de battage médiatique sur l'IA dure depuis des décennies. Mais la technologie actuelle rattrape enfin le battage médiatique, en grande partie grâce aux progrès des algorithmes d’apprentissage automatique, la force motrice derrière des technologies telles que la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, les voitures autonomes et d’autres applications d’intelligence artificielle.
Pourquoi la diffusion en direct a besoin de l'intelligence artificielle
Le streaming en direct est devenu un outil puissant de communication et de divertissement. Cela semble être la « nouvelle méthode de communication » après l’e-mail, les SMS et WeChat. Le nombre de personnes qui regardent des émissions en direct dans le monde augmente rapidement et l’intelligence artificielle jouera un rôle essentiel dans le développement futur de l’industrie de la diffusion en direct.
Beaucoup d'entre nous aiment regarder des retransmissions en direct sous diverses formes telles que des événements sportifs, des concerts, des cérémonies de remise de prix, etc. Ce type de diffusion en direct nous séduit car il fournit plus d’informations en temps réel que les autres médias. De plus, les artistes ou joueurs nous réservent toujours des surprises impressionnantes grâce aux retransmissions en direct.
D’un autre côté, la technologie de l’intelligence artificielle se développe également rapidement de nos jours. Les algorithmes d’intelligence artificielle jouent notamment un rôle important dans de nombreux domaines tels que le marketing, la finance, l’éducation et les soins médicaux. De plus, l’intelligence artificielle a été appliquée aux voitures, aux missiles et aux drones. Elle permet une prise de décision indépendante pour des scénarios de contrôle sans pilote et est devenue un élément indispensable et important de l’application de ce scénario.
Le processus implique l'utilisation de vidéos en direct plutôt que de vidéos ou d'images préenregistrées. La diffusion en direct diffère des autres services de partage vidéo dans la mesure où l'enregistrement s'effectue en une seule fois. Vous n'avez pas du tout besoin de le modifier, ce que vous enregistrez est ce que vous obtenez.
Puis-je utiliser l'IA pour rendre ma diffusion en direct plus efficace ?
La réponse est oui. Voici quelques moyens :
1. L'intelligence artificielle peut fournir une analyse en temps réel pour de meilleures performances – L'intelligence artificielle peut aider à fournir des données sur les réponses du public aux diffusions en direct. Cela peut aider à améliorer le contenu et les performances globales de diffusion en direct.
2. La découverte de contenu devient plus facile grâce à l'intelligence artificielle - Si vous utilisez les sites de médias sociaux à des fins de promotion, l'intelligence artificielle peut vous aider à trouver le meilleur moment pour publier du contenu afin que davantage d'utilisateurs puissent le voir.
3. L'indexation du contenu peut être utilisée pour améliorer l'expérience utilisateur — La société mère de TikTok, ByteDance, a trouvé un moyen de combiner l'intelligence artificielle avec la curation humaine (curation humaine des affichages) pour améliorer le catalogage du contenu vidéo afin d'offrir aux utilisateurs une meilleure expérience. TikTok, qui permet aux utilisateurs de créer de courtes vidéos pouvant être partagées avec des amis ou publiées sur d'autres plateformes de médias sociaux, est populaire parmi les jeunes. Pour répondre à la demande de nouvelles vidéos, ByteDance a développé un système qui utilise l'intelligence artificielle pour apprendre des préférences des utilisateurs et leur fournir des suggestions de contenu pertinentes. Cependant, cette technologie ne peut à elle seule répondre aux besoins de la communauté croissante des utilisateurs de TikTok.
Solutions d'intelligence artificielle : comment protéger la vie privée des utilisateurs
L'intelligence artificielle est partout, dans les technologies les plus avancées, comme les robots, l'automatisation, etc. Tous incluent un système d’intelligence artificielle pour accroître la sécurité des utilisateurs.
L'Intelligence Artificielle est une source de sécurité pour les appareils tels que les téléphones ou les téléviseurs. Il offre une meilleure réponse aux commandes et permet un meilleur contrôle de l'appareil. De plus, il est capable d’apprendre de l’expérience et de s’améliorer. Et ces fonctions sont déjà implémentées dans certains logiciels, comme Siri. Nous pouvons communiquer naturellement avec nos appareils en envoyant des commandes vocales à Siri, et Siri effectuera l'action requise quelques secondes après avoir accepté la commande.
Il existe de plus en plus d'exemples d'intelligence artificielle dans tous les aspects de la vie quotidienne, et l'application de l'intelligence artificielle a amélioré la sécurité et l'efficacité des produits. Il sait analyser les situations et prendre les décisions appropriées. De plus, il peut apprendre de ses erreurs pour s’améliorer, garantissant qu’il sera meilleur à chaque fois qu’il performera la prochaine fois.
La sécurité est devenue une question importante à laquelle les gens prêtent attention. Il est évidemment impossible d’éviter complètement les pirates informatiques, mais trouver des solutions au problème est également un défi. Il existe plusieurs façons d'assurer la sécurité de votre système. L’une d’elles consiste à utiliser l’intelligence artificielle, qui se réalise grâce à la coopération de logiciels et de matériel.
IA pour la protection des logiciels
Dans les scénarios d'utilisation de logiciels, la solution d'intelligence artificielle agira en tant que gardienne du système et empêchera tout accès non autorisé. Le logiciel d'IA fonctionne en mode apprentissage chaque fois qu'un utilisateur tente d'accéder au système. Il apprendra des expériences passées et se modifiera afin que personne ne puisse pénétrer dans le système. Dans un scénario d'IA basé sur le matériel, un périphérique externe est requis chaque fois que quelqu'un saisit un mot de passe ou une commande erronée. L'appareil avertira et refusera l'accès à quiconque jusqu'à ce que vous lui autorisiez l'accès.
Les systèmes de sécurité sont entrés dans une nouvelle ère. Grâce à l’intelligence artificielle, la sécurité et la confidentialité des utilisateurs sont améliorées. Qu'il s'agisse d'un utilisateur professionnel ou d'un utilisateur individuel, les systèmes de sécurité basés sur l'intelligence artificielle constituent le meilleur choix. Alors, qu’est-ce qui les différencie des systèmes traditionnels ?
Systèmes de sécurité traditionnels :
Fiez-vous aux signatures, à la correspondance de modèles, à la liste noire et à d'autres techniques de logiciels malveillants connues. Malheureusement, ces techniques ne sont pas très efficaces pour détecter les attaques de logiciels malveillants inconnus.
Systèmes de sécurité basés sur l'IA :
Les systèmes de sécurité basés sur l'IA s'appuient sur des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués qui peuvent détecter les attaques inconnues. Ils ne s'appuient pas sur des listes noires car elles sont basées sur des modèles.
Lien original :
https://readwrite.com/how-artificial-intelligence-is-regulated-live-video-streams/
Introduction du traducteur
Cui Hao, rédacteur de la communauté 51CTO, architecte senior, a 18 ans années d'expérience en développement et architecture de logiciels et 10 années d'expérience en architecture distribuée. Anciennement expert technique chez HP. Il est prêt à partager et a écrit de nombreux articles techniques populaires avec plus de 600 000 lectures. Auteur de "Principes et pratique de l'architecture distribuée".
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
