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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
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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
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透过数据看真相：手游市场趋势报告_网易易盾
得益于HTML5游戏、微信“小游戏”、游戏直播、移动电竞、手机支付等生态的完善，移动游戏市场规模进入千亿时代。2017年中国移动市场收入规模已达1039亿，同比16年增长57％。透过数据看真相：手游市场趋势报告
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如何进行端游代码保护？_网易易盾
本文将聚焦静态代码保护，从实际的保护效果出发，先阐述通用的PE代码保护在易盾端游反外挂代码保护中的应用，后介绍面向游戏引擎的代码保护策略，并在此基础上，探索一种通用的游戏逻辑代码保护方案。如何进行端游代码保护？
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他们要消失了吗？探访人工智能浪潮下的鉴黄师_网易易盾
鉴黄师是怎样的一个群体？随着人工智能技术的进步，如今的鉴黄师是怎样的一群人？处于怎样的一个生存状态？盾盾踩方团第二期带领大家了解下网易的鉴黄师他们要消失了吗？探访人工智能浪潮下的鉴黄师
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【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
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如何实现最佳的跨平台游戏体验？Unity成亮解密实时渲染技术！_网易易盾
分享了2018年Unity在实时渲染方面实现的三个重要技术，包括图形相关的可编程渲染管线、基于渲染管线推出的Shader Graph、PostProcess工具以及ECS、Burstcom等性能技术。如何实现最佳的跨平台游戏体验？Unity成亮解密实时渲染技术！
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MCtalk 课程回放 | 五大方向，共同打造一个更好的可信 AI 生态_网易易盾
当前，深度学习技术发展迅速，很多成果也已经应用到了生活的方方面面，走进千家万户的语音助手，超越了人类顶尖棋手的 AlphaGo，还有省心省力的自动驾驶等，给生活带来了巨大的变化。不仅如此，人工智能也已MCtalk 课程回放 | 五大方向，共同打造一个更好的可信 AI 生态
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知物由学 | 告别挑花眼，AI算法如何筛选低质量图片？_网易易盾
随着手机相机的升级，随手拿出手机拍照已经成为很多人不经意的日常，手机相册、电脑硬盘中存储的照片数量或许早已悄然过万。各类社交平台上，每一秒都有数不胜数的图片被上传和分享。知物由学 | 告别挑花眼，AI算法如何筛选低质量图片？
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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
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