-
机器（深度）学习计算架构，从HPC到云架构_网易易盾
本文根据作者在深度学习基础服务方面的几年实践经验，分享一些关于深度学习计算框架以及平台服务演进的历程，重点围绕计算架构从高性能计算架构向云生态架构的演进展开介绍，较多的来自于多个实际业务场景的工程实践机器（深度）学习计算架构，从HPC到云架构
来自：动态资讯 -
业务直达全球，服务器机房部署如何顺势而“变”？_网易易盾
随着易盾验证码用户量的增多，特别是海外用户的增长，原有单机房的架构已无法支持业务的发展。易盾引入多机房后，用户就近访问，有助于提升验证码加载速度，带来更好的使用体验。本文主要介绍了常见的多机房部署方案业务直达全球，服务器机房部署如何顺势而“变”？
来自：动态资讯 -
Question | 标注下数据、训练个模型，商用的智能鉴黄有这么简单吗？_网易易盾
“Question”为网易易盾的问答栏目，将会解答和呈现安全领域大家常见的问题和困惑。如果你有什么疑惑，也欢迎通过邮件（zhangyong02@corp.netease.com）提问。Question | 标注下数据、训练个模型，商用的智能鉴黄有这么简单吗？
来自：动态资讯 -
技术社区创业九死一生，看雪出圈的底层逻辑是什么？_网易易盾
本期栏目，网易智企邀请了段钢，围绕创业经历、知识运营、行业洞察等方面，为我们还原“网络安全知识共享”背后的真实创业故事。技术社区创业九死一生，看雪出圈的底层逻辑是什么？
来自：动态资讯 -
知物由学 | 人工智能时代，如何反爬虫？_网易易盾
随着互联网开放式、爆发式地增长，反爬虫技术应运而生。反爬虫技术大体包含“爬虫识别”和“爬虫反制”两个步骤，本文结合了两项热门的技术：大数据和机器学习，来探究其在爬虫识别中的应用。知物由学 | 人工智能时代，如何反爬虫？
来自：动态资讯 -
SPG 游戏能否迎来 AI 梅西？_网易易盾
AI 在体育竞技游戏（SPG，Sports Game）中的应用已经成为游戏厂商持续探索的领域之一。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发商开始使用 AI 来提升游戏的真实感和沉浸感。SPG 游戏能否迎来 AI 梅西？
来自：动态资讯 -
未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾
对于很多计算机程序，在黑客眼中，他们不是想享受这些程序提供的服务，而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统，窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络
来自：动态资讯 -
自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾
对于许多研究者而言，一个通用且强大的人工智能是最终梦想，然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据，把海量的无标签数据利用起来？自监督学习助力内容风控效果提升
来自：动态资讯 -
AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾
近年来，“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术，凭借对AI决策模型的创新，更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道
来自：动态资讯 -
【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾
大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的，但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样，因为用户的兴趣随时可能发生变化，过时的训练样本的重要程度会显著降低，这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理
来自：动态资讯