研究发现:机器人在破解“反”验证码方面比人类更快、更准 #抽屉IT

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机器人比人类更擅长破解验证码

机器人比人类更擅长破解验证码 一项新的综合研究对 100 多个流行网站部署的安全系统进行了检查,他们邀请了 1000 名来自不同背景的在线参与者,在这些网站上进行了 10 次验证码测试,并对其难度进行了评估。他们发现,科学杂志中描述的许多机器人在这些测试中的速度和准确性都能击败人类。一些验证码测试的人类参与者需要 9 到 15 秒才能破解,准确率约为 50% 到 84%,而机器人只需不到 1 秒钟就能破解,准确率大多数在 96% 以上。来源 , 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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反人类的验证码,早应该被干掉 #抽屉IT

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机器人解决验证码的速度、准确性都已优于人类

机器人解决验证码的速度、准确性都已优于人类 近二十年来,验证码被广泛用作防止机器人的手段,验证码的复杂性和多样性也在不断发展,这种军备竞赛使人类和机器都越来越难以处理验证码。 这项研究评估了不同人群的验证码解决性能,其中1400名参与者总共解决了14000个验证码,包括图像分类、滑块、扭曲文本、纠正方位等主流防御方案,结果发现人类的解决速度和准确率都已弱于机器人。

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摆脱 “我不是机器人” 的验证码

摆脱 “我不是机器人” 的验证码 几乎每个网站都需要一个验证码来证明您是人类而不是机器人。是的这很烦人。 幸运的是,有一个叫 “” 验证码点击器的扩展。当检测到 “我不是机器人” 的复选框时,该工具会自动点击它。 #tools

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GPT-4、Llama 2比人类更懂“人类心理”?最新研究登上Nature子刊

GPT-4、Llama 2比人类更懂“人类心理”?最新研究登上Nature子刊 这些发现不仅表明大型语言模型(LLMs)展示出了与人类心理推理输出一致的行为,而且还突出了系统测试的重要性,从而确保在人类智能和人工智能之间进行非表面的比较。相关研究论文以“Testing theory of mind in large language models and humans”为题,已发表在 Nature 子刊 Nature Human Behaviour 上。GPT 更懂“误导”,Llama 2 更懂“礼貌”心智理论,是一个心理学术语,是一种能够理解自己以及周围人类的心理状态的能力,这些心理状态包括情绪、信仰、意图、欲望、假装等,自闭症通常被认为是患者缺乏这一能力所导致的。以往,心智理论这一能力被认为是人类特有的。但除了人类之外,包括多种灵长类动物,如黑猩猩,以及大象、海豚、马、猫、狗等,都被认为可能具备简单的心智理论能力,目前仍有争议。最近,诸如 ChatGPT 这样的大型语言模型(LLMs)的快速发展引发了一场激烈的争论,即这些模型在心智理论任务中表现出的行为是否与人类行为一致。在这项工作中,来自德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心的研究团队及其合作者,反复测试了两个系列的 LLMs(GPT 和 Llama 2)的不同心智理论能力,并将它们的表现与 1907 名人类参与者进行比较。他们发现,GPT 模型在识别间接要求、错误想法和误导三方面的表现,可以达到甚至超越人类的平均水平,而 Llama 2 的表现还不如人类。图|人类(紫色)、GPT-4(深蓝色)、GPT-3.5(浅蓝色)和 LLaMA2-70B(绿色)在心智理论测试中的表现。在识别失礼方面,Llama 2 要强于人类,但 GPT 表现不佳。研究团队认为,Llama 2 表现好是因为回答的偏见程度较低,而不是因为真的对失礼敏感,GPT 表现较差其实是因为对坚持结论的超保守态度,而不是因为推理错误。AI 的心智理论已达人类水平?在论文的讨论部分,研究团队对 GPT 模型在识别不当言论任务中的表现进行了深入分析,实验结果支持了 GPT 模型在识别不当言论方面存在过度保守的假设,而不是推理能力差。当问题以可能性的形式提出时,GPT 模型能够正确识别并选择最可能的解释。同时,他们也通过后续实验揭示了 LLaMA2-70B 的优越性可能是由于其对无知的偏见,而不是真正的推理能力。此外,他们还指出了未来研究的方向,包括进一步探索 GPT 模型在实时人机交互中的表现,以及这些模型的决策行为如何影响人类的社会认知。他们提醒道,尽管 LLM 在心智理论任务上的表现堪比人类,但并不意味着它们具有人类般的能力,也代表它们能掌握心智理论。尽管如此,他们也表示,这些结果是未来研究的重要基础,并建议进一步研究 LLM 在心理推断上的表现会如何影响个体在人机交互中的认知。 ... PC版: 手机版:

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LUUM公司推出的新机器人,可以“种睫毛”,比人工速度更快 #抽屉IT

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