深度学习之对抗样本生成与防御
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。
深度学习之动态对抗策略
基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。
python查询汉字函数
简洁、高效、易懂的代码对于提高开发效率与项目质量至关重要，并且对于维持代码的可读性和可维护性也有着很大帮助。选择正确的工具和方法可以大幅提升处理中文数据的效率。在编写用户定义函数时，明确函数的功能与返回值类型对于函数的复用和调试也同样重要。当涉及到复杂的文本处理或数据分析时，不宜过分依赖单一的工具或方法，而应根据具体需求灵活选择和组合不同的技术手段。
上海科大等开源创新模型：文本生成精美3D服装
【9月更文挑战第4天】上海科技大学等机构近期开源了DressCode模型，可根据文本描述生成精美的3D服装，相关成果已发表于论文《DressCode: Autoregressively Sewing and Generating Garments from Text Guidance》。DressCode采用SewingGPT架构，结合GPT与交叉注意力机制，生成与文本匹配的缝纫模式，并利用预训练的稳定扩散模型生成逼真的PBR纹理。这不仅简化了服装设计流程，还提升了虚拟试穿和数字人创建的可能性。研究显示，DressCode在服装质量和一致性方面超越现有技术，具有广泛应用潜力。
AppFlow：玩转科大讯飞星火大模型
讯飞大模型是科大讯飞开发的先进人工智能系统，利用深度学习和自然语言处理技术，提供高效准确的语言理解与生成能力，在语音识别、语义理解、机器翻译及智能对话等领域表现出色。AppFlow全面支持该模型，并提供公共配置模版，用户只需填写简单参数即可在钉钉群中配置讯飞模型机器人。