合合信息亮相PRCV大会，探究生成式AI时代的内容安全与系统构建加速 ...

一、前言

      在人工智能技能的飞速发展下，生成式AI已经成为推动社会进步的重要力量。然而，随着技能的不断进步，内容安全题目也日益凸显。如何确保在享受AI带来的便利的同时，保障信息的真实性和安全性，已经成为整个行业待解决的题目。
   近期，中国模式辨认与盘算机视觉大会（PRCV）盛大开幕。作为AI领域的年度盛会，共同探究AI技能的最新希望和未来趋势。
   在这次大会上，合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士带来了一场主题为《生成式AI时代的内容安全与系统构建加速》的精彩演讲，深入探究篡改检测技能的最新希望，分享如何通过创新的方法和工具，有效辨认和防范篡改内容，保护数字世界的诚信与安全。
   

   二、AI时代的新挑战

   生成式 AI 的出现，标记着人工智能技能进入了一个全新的发展阶段。它能够通过学习大量的数据，自动生成各种类型的内容，如文本、图像、音频和视频等。这种强大的生成能力为创意产业、教育、医疗等领域带来了无穷的可能性。
   然而，生成式 AI 的广泛应用也带来了一系列的弊端。其中，内容安全题目成为了人们关注的核心。由于生成式 AI 可以轻松地生成大量的内容，这就使得虚假信息、篡改内容等题目变得更加轻易出现。假如不加以有效的监管和检测，这些题目将对社会造成极大的危害。
   三、内容安全的守护者

   为了应对生成式 AI 带来的内容安全挑战，合合信息提出了篡改检测技能。通过捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹，在保持极低误检率的同时，正确辨认并定位图片中文本的篡改举动；面对生成式图像造假，也可基于空域与频域关系建模，使用多维度特征以鉴别图像是否由 AI 生成，并给出相应的警告或提示。
   

   1、图像篡改检测

   图像检测技能是盘算机视觉领域的关键技能。它重要是使用盘算机算法来分析图像，辨认其中的目标物体、特征或者非常情况。
   从技能原理来讲，传统方法包括基于手工特征的检测，像使用 SIFT（尺度稳定特征变更）等提取特征后举行匹配。现在，深度学习方法占据主流，如卷积神经网络（CNN）。以目标检测为例，Faster - RCNN 等模型通过地区生成网络和分类网络，能够精准定位和辨认多种物体。
   这项技能应用广泛，在安防领域可用于监控视频中的可疑职员检测，在工业上可以检测产品格量缺陷等诸多场景，为自动化处理提供了重要支持。
    
   在商业活动和社会管理中，文档和证照起着至关重要的作用。然而，随着生成式 AI 技能的发展，伪造文档和证照的征象也越来越多。
   伪造文档、证照检测技能可以有效地辨认出伪造的文档和证照，维护社会的信任基石。这项技能可以应用于政府部分、企业、金融机构等多个领域。
   在政府部分，伪造文档、证照检测可以防止非法活动，保障公共安全。在企业中，它可以防止商业敲诈，保护企业的利益。在金融机构中，它可以防止金融诈骗，保护客户的产业安全。
   合合信息在伪造文档检测、证照检测方面也有着丰富的经验和先进的技能。他们的解决方案能够快速、正确地检测出伪造的文档和证照，为用户提供可靠的保障。
   举个例子，比方，在银行移动开户、信用卡申办、以及商业消费等场景中，每年都会因敲诈带来风险。
   其中，身份信息核查是银行、保险等业务场景中的首要项巨大的资金损失与潜在风险。
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   对于伪造的证件，直接可以检测出被篡改的地方。
   

   当然应用场景不止是证件检测，还有证卡证、证书、单子、扫描文档、文档印章、截图六类检测，并且具有广泛的适用性与优化的误检率控制（低误检-高检出）。
   

   

   在财务审批过程中，对网约车订单、付款截图、航空行程单、酒店流水等各类报销佐证单据的真实性检验是一项重要任务。
   商场小票是消费者经手的常见单子之一。大量商场都设有以消费金额换取积分，并兑换抵扣券、停车时限或是代价较高的礼物等福利，尤其部分大型集团连锁商场常以活动丰富着名。
   2、伪造人脸图像检测

   人脸检测是一种盘算机视觉技能，用于在图像或视频中定位人脸的位置。它通过分析图像中的像素特征，如颜色、纹理和形状等，来确定是否存在人脸。通常采用基于特征的方法或深度学习算法。特征方法提取人脸的特定特征，如眼睛、鼻子和嘴巴等，然后举行匹配。深度学习算法则通过大量的人脸数据举行训练，能够自动学习人脸的特征模式。
    
   在金融领域，伪造人脸检测可以防止敲诈举动，保护用户的产业安全。在安防领域，它可以资助警方辨认犯罪怀疑人，提高破案效率。在交际领域，它可以保护用户的隐私和安全，防止虚假身份的出现。
   合合信息在伪造人脸图像检测方面也有着深入的研究和实践。他们的技能能够正确地辨认出伪造人脸，为用户提供可靠的身份验证服务。
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   四、TextIn 大模型加速器

   大模型加速器是一种专门为提升大语言模型处理速率而设计的技能工具。它采用先进的硬件架构，如专用的图形处理单元（GPU）或张量处理单元（TPU），以并行盘算的方式加速模型的训练和推理过程。通过优化算法和数据传输机制，减少盘算时间和资源消耗。同时，大模型加速器还能对模型举行压缩和量化，在不明显降低性能的条件下减小模型尺寸，使其更易于部署在差别的硬件平台上，为大语言模型的广泛应用提供了有力支持。
   文档辨认与图像处理方面，能快速正确辨认多种格式文档并转换为可编辑文本。采用先进技能，确保辨认正确、图像质量提升。
   格式转换高效精准，将任意格式文档（包括图片）转为 Markdown、表格、Json等格式，方便编辑与分享，且可优化调整转换后的文档。
   通用文档剖析强大，能提取各种文档中的多种信息并转换为可编辑文本，对复杂表格和特殊元素处理出色。
   电子档剖析和扫描档辨认表现优异，快速正确处理电子档，将扫描档转换为电子文档，实现纸质文档数字化。
   云服务综合体验好，速率快且稳固，可快速处理大规模文档任务，采用云服务集群架构确保服务可靠。
   通用文档剖析强大，其算法框架融合了深度学习、自然语言处理等先进技能。通过对文档举行多条理的分析，能够正确辨认笔墨、表格、图像、公式、印章、流程图、目次树等各种元素。对于复杂的无线表、跨页表格，能够智能辨认结构和内容，确保不漏检、不错检。对于页眉、页脚、公式等特殊元素，也能精准剖析。
   

   典型输出方面，颠末通用文档剖析后，文档以清晰易读呈现。笔墨内容排版整齐，表格结构完备正确，邮箱、日期等元素也得到了恰当的处理。这种输出结果方便用户举行进一步的编辑、检索和使用。
    
   在 RAG 应用中，通用文档剖析发挥重要作用，提高回答正确性和效率。
   

    
   五、未来展望

   在未来，我们可以等待这些技能不断地创新和发展。随着人工智能技能的不断进步，它们将变得更加正确、高效和智能化。它们将能够更好地应对各种复杂的篡改本领和伪造举动，为内容安全提供更加有力的保障。
   合合信息将继承发挥其在篡改检测伪造技能以及系统构建加速方面的优势，为用户提供更加优质的服务息争决方案。他们将与各界合作伙伴携手共进，共同探索生成式 AI 时代的发展之路，为创造一个更加安全、可靠、高效的数字世界而积极奋斗。
    
    
    
     
 
 
 
 

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