
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动,代码已开源
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动,代码已开源本文作者分别来自中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所。第一作者裴高政为中国科学院大学博士二年级学生,本工作共同通讯作者是中国科学院大学马坷副教授和黄庆明教授。
来自主题: AI技术研报
8127 点击 2025-05-18 14:47
本文作者分别来自中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所。第一作者裴高政为中国科学院大学博士二年级学生,本工作共同通讯作者是中国科学院大学马坷副教授和黄庆明教授。
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主 Yann LeCun 提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测,而不是具体的像素空间 [1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征,
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 被问到了这个问题。他认为,虽然这个问题还没有明确的答案,但适合用来处理视频的模型并不是我们现在大范围应用的生成模型。而且新的模型应该学会在抽象的表征空间中预测,而不是在像素空间中。