不要随便发自己周围的照片：斯坦福大学的新 Al模型可以快速准确地找出图片中的位置，准确率达92%。

不要随便发自己周围的照片：斯坦福大学的新 Al模型可以快速准确地找出图片中的位置，准确率达92%。 对于注重隐私的用户，可能不会在社交网络上发布自己周围的照片，因为有些爱好者可以通过照片分析照片中的位置，于是存在潜在的隐私问题。 但以前这种玩法还仅限于一些专业玩家，比如B站UP主地球百科君有时候就会发一些找照片位置的视频。 斯坦福大学的一群研究生发布了一个新项目，该项目背后的 Al模型经过 10 万个随机位置、50万 个街景图片以及其他图片训练而成。 可以快速准确找出图片中的位置，准确率目前是 92%，还可以在40%的猜测中将真实地点缩小到 25 公里范围内。 这个项目在自动驾驶、视觉调查、安全方面有应用前景，然而也存在潜在的隐私安全问题。 为此项目团队决定不公开该模型、仅基于学术目的共享代码。 当然，相信后面也肯定够会有其他的类似模型问世，所以各位能做的就是保护好隐私，不要随意 公开发布自己周国的照片。 论文地址：

【书名】斯坦福大学人生设计课

【书名】斯坦福大学人生设计课 【作者】比尔·博内特；戴夫·伊万斯 【格式】#epub #mobi #azw3 #pdf 【分类】#自我提升 #哲学 #心理学 【简介】人生并不存在唯一的最优解，人生也不可能被完美规划。本书并不是让我们对未来进行虚构或幻想，而是让我们跳出惯性思维，勇于改变，进行快速试错，找到新的人生目标。 下载 频道 群组 商务

斯坦福大学发布人工智能状况报告

斯坦福大学发布人工智能状况报告 虽然现在人工智能发展之快，让任何与人工智能有关的报告一发布就面临过期的风险，但是我们仍然能从这份 386 页的中得到一些有用的信息： ·在过去的十年里，人工智能的发展已经从学术界主导翻转到了工业界主导，而且这没有改变的迹象。 ·在传统基准上测试模型正变得困难，这里可能需要一种新的模式。 ·人工智能训练和使用的能源占用正在变得相当大，但我们还没有看到它如何在其他地方增加效率。 ·与人工智能相关的技能和工作岗位正在增加，但没有你想象的那么快。 ·政策制定者们正在努力编写一个明确的人工智能法案，如果有的话，这是一个愚蠢的差事。 ·投资已经暂时停滞，但这是在过去十年的天文数字般的增长之后。 ·超过 70% 的中国、沙特和印度受访者认为人工智能的好处多于坏处。美国人呢？35%。来源 ，， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

斯坦福大学做出来一个几乎没有幻觉的大语言模型：WikiChat

斯坦福大学做出来一个几乎没有幻觉的大语言模型：WikiChat WikiChat 在与人类用户聊近期的一些话题时，事实准确性高达 97.9% ，比 GPT-4 高出 55.0%，用户评价也更高。WikiChat 7 通过以下7个步骤来减少模型幻觉，值得参考。