来自 WSJ 的消息,位于伦敦的初创公司Realeyes近日获得了欧盟360万欧元(390万美元)的拨款奖励。
Realeyes 创立于2007年,利用图像处理、人工智能、计算机视觉等技术帮助,通过使用网络摄像头或智能手机监测追踪人的面部表情数据,以进行人的情绪识别和行为反 应分析。目前,Realeyes已建立起超过500万帧的人脸数据库,每一帧都有多达7个面部动作注解,比如皱眉意味着困惑,而眉毛向上抬起则表示惊讶。 此外还会有其他面部特征帮助一起进行情绪识别,使分析结果更有说服力。
此外,这项技术将会自动检测人的性别和年龄,并且还会与其他数据库信息进行合并,从而建立起更为具体的个人信息。
Realeyes近日获得的欧盟这笔资助将与来自伦敦帝国理工学院和德国帕绍大学的研究者、以及英国博彩公司PlayGen共同分享,以试图深入研究测量人的情绪,从而识别人们是否对于自己看到的事物表现出喜欢的态度。
Realeyes 的支持者认为这项技术将有非常好的应用前景,例如可以提升驾驶员的安全性,提高课堂教学效率,帮助警察测谎等。而在商业方面,可以帮助商家进行视频广告监 测和内容的重塑。比如AOL可以利用这项技术监测什么样的视频广告内容可以让用户产生兴趣并能够促使他们分享,从而制作提供更好的广告内容。
当然,Realeyes的这项技术也涉及到了个人隐私的问题,尤其是在欧洲个人隐私受到更为严格的法律保护。Realeyes方面表示,这项技术经过了严格的审查,而且只有得到用户非常明确的同意后他们才会进行视频录制和面部情绪研究。
CEO Mihkel Jäätma 认为,未来Realeyes将会进军其他领域,尤其是他想创建一款心理健康产品,可以帮助人们变得快乐并且保持快乐。
好文章,需要你的鼓励
想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。