近年来，笔者在国内外CTF竞赛中见到不少与AI相关的题目。有一些是需要选手自行实现一个AI，来自动化某些操作；有些是给出了一个目标AI模型，要求选手进行破解。本文主要谈论后者——在CTF竞赛中，我们如何欺骗题目给出的AI？CTF中的欺骗AI问题一般分成两类：基于神经网络的和基于统计模型的。如果题目要求选手欺骗神经网络，一般会给出白盒

网络解析（一）：LeNet5详解摘要LeNet5出自论文GradientBasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。网络解析（一）：LeNet5详解(https://imghelloworld

这篇文章，值得关注的是，盖茨提出对人工智能如何可以减少世界上最严重的不公平现象的思考，以及我们关注的人工智能风险问题。

摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetlsvprc2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top1名的错误率为37.5%，top5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之

人工智能是神秘的，同时也是变革性的，随着技术的发展，研究和应用人工智能技术的人原来越多，但是人工智能领域人才供需极不平衡，据央视报道，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达30万，薪资方面，AI相关职业的起薪在30~40万，特别优秀的人没有封顶。但是在大部分人求职的过程中，屡次被拒，一直没能达到心仪的大厂高薪offer，不禁

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生成式人工智能是指:利用机器学习技术让计算机自动生成不同模态（比如文本，图片，语音等）高质量数据的方法。尽管过去几十年的人工智能研究迭代出了无数的生成模型，但生成式人工智能被当成一种新的算力来讨论还要从以GPT3为代表的大预训练语言模型算起。

7月4日，“以共商促共享•以善治促善智”为主题的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高/级别会议（简称“WAIC2024”）在上海举办。天翼云携智算创新成果精彩亮相世博展览馆，全方位展现在人工智能领域的深厚实力。