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HCDG的城市行活动就是针对每个城市的开发者的技术交流的圈子，希望能把最新的技术能力，最前沿的行业动态，最深入的生态交流，与开发者一起分享。7月华为HDC大会发布了盘古大模型，8月18日，由华为主办，江苏路特数字科技有限公司协办的HCDG城市行落地南京，本次活动发起人路特CTO戚俊，也是华为云HCDE的重要的专家之一。通过分享大模型的行业案例，与所有开发者能共同探讨交流目前最新、最前端技术能力。大模型重塑千行百业针对目前的大模型，本次特别邀请了华为云AI算法专家夏飞博士首先了分享《大模型重塑千行百业》，他深入介绍了当前盘古系列超大规模预训练模型，包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、和科学计算大模型。夏飞介绍：“模型大意味着它吸收了海量数据知识，以盘古NLP大模型为例，它学习了40TB的中文文本数据；盘古CV大模型则包含了30亿+参数。这些数据提高了大模型的泛化能力，提升算法对新鲜样本的适应能力，从而学到隐含在数据背后的规律，减少对领域数据标注的依赖。”当大模型可以从小数据样本中学习更多，也能帮助我们打开走向通用AI的大门，它可以解决AI模型定制化和应用开发碎片化的难题。大模型for数字内容来自媒体服务资深产品经理陈鹏与到场企业交流了华为云MetaStudio数字内容生产线。“基于华为云盘古基础大模型能力、渲染引擎和实时音视频能力。使用PB级的音视频数据进行训练，构建了数字人通用大模型，包括数字人形象、动作、表情、口型、声音等；每个用户还可以结合个人数据进行训练，构建自己的数字人个性化大模型。”大模型for软件开发由华为云PaaS产品部卢步云带来的华为云自主研发的全场景低代码平台Astro，提供了零码、低码、高低码协同的云上开发模式。他重点分享了：“大屏应用Astro Canvas，通过数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排，多屏适配可视为基础，帮助非专业开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化大屏应用。”满足项目运营管理，业务监控，风险预警等多种业务场景下的一站式数据实时可视化大屏展示需求。大模型for数字转型由华为云HCDE专家，本次活动的协办方江苏路特数字科技有限公司CTO戚俊，分享的大模型加速企业数字化转型解决方案，他为到场开发者介绍了AI为企业数字化工作提质增效，把企业的财务管理、行政管理、生产管理，通过AI解决数字化转型的痛点，并且指出“它不是帮你干活，而是让你更高效的实现目标。”这个理念。面对面交流大模型活动的最后，来自华为云的专家与HCDE专家与现场各位到场的开发者面对面的交流。针对目前大模型对于企业实际应用过程中的一些困惑，从实际的技术层面，创新层面，商业化层面深入交流。并且现场建立了南京当地的开发者技术生态圈，期待更多HCDG开发者的活动落地南京，落地江苏。HCDG（Huawei Cloud Developer Group 华为云开发者社区组织），是基于城市圈和技术圈，由开发者核心组自发开展的开放、创新、多元的社区技术交流组织。致力于帮助开发者学习提升、互动交流、挖掘合作，推动技术应用与本地产业结合、数智化转型和开发者文化发展。未来我们有更多的交流活动可以在以城市为单位的开发这种落地生根，我们华为云针对核心组成员申请的HCDG活动会提供相应的专家和费用的支持，期待与您见面。

在数字化消费场景逐渐普及的趋势下，企业都在逐渐布局直播、线上场景搭建，但以人力投入为主的投放成本剧增，导致服务质量跟不上数字化布局、运营抵消等问题逐渐浮现。由此，各企业开始对云技术下的数字人产生了数字化升级转型的诉求。作为依托于华为云技术以及强大的AI能力创造的超写实数字人，云笙成为了华为云的首个虚拟数字人员工。同时，基于华为云MetaStudio数字内容技术的赋能，云笙在数字化场景的生产线中能够实现不断学习和成长，能够为企业呈现更多的数字人应用场景。华为云的AI数字人云笙是华为云推出的首个虚拟数字人员工，出生于华为云MetaStudio数字内容生产线。她具有强大的AI能力，包括AI自动建模、AI语音驱动、AI渲染加速等，能够轻松胜任从聊天对话到作诗写对联，从技术宣讲到线上讲课等多种任务。云笙在2021年9月正式亮相，可以作为华为云数字人员工，为中小学生提供公益视频课程。她围绕“求索·真谛”“荣耀·骄傲”“感知·启发”“探索·发现”“陪伴·成长”等五大篇章，为中小学生献上了一堂极具创新性和仪式感的开年大课。除了作为数字人员工，云笙还可以作为数字人名片，在微信上向对方递上名片后，名片上的数字人便会介绍自己。此外，MetaStudio还提供全流程自动化写实建模、真人3D视频制作、数字人AI语音合成、虚拟直播、虚拟视频制作等服务，这将彻底改变传统虚拟制作的过程。总之，华为云的AI数字人云笙是一种创新的数字媒体服务，具有广泛的应用前景，可以应用于教育、娱乐、虚拟客服等领域。

AI数字人是一种基于人工智能技术构建的虚拟人物，其拥有类似于真实人类的外貌、声音和交互能力。这些数字人可以通过语音、文字或图像与用户进行实时交互，并具备一定程度的情感认知和情感表达能力。AI数字人通常由复杂的计算机图形学、自然语言处理（NLP）、语音合成和深度学习等技术组成，以实现与用户的沟通和互动。应用领域：客户服务与支持：AI数字人可以作为虚拟客服代表，在网站、应用或电话系统中提供自动化的客户支持服务。它们可以回答常见问题、提供产品信息和解决简单问题，从而减轻人工客服的负担。营销与广告：AI数字人可以作为品牌代言人或虚拟演说家，用于制作营销宣传视频、广告和推广活动。它们可以根据不同受众进行个性化的交流，提高营销效果。教育与培训：AI数字人可以在在线教育平台上扮演教师或学习伙伴的角色，与学生进行实时交流，解答问题，提供个性化学习内容和建议。娱乐与媒体：AI数字人可用于电子游戏、虚拟现实和增强现实应用中，为玩家提供更真实、沉浸式的游戏体验。它们还可以用于制作虚拟主播和虚拟艺人，在线直播等娱乐领域。人机交互与智能助理：AI数字人可以作为智能助理或虚拟助手，协助用户完成日常任务，如日程管理、提醒和搜索等。需要掌握的技术：计算机图形学：用于创建数字人的外观和动画效果。这包括建模、纹理贴图、动画和光影渲染等技术。自然语言处理（NLP）：用于处理用户的语音或文本输入，并将其转换成计算机可以理解的数据。NLP技术还可用于生成适当的回复或回答用户的问题。语音合成：用于将计算机生成的文字转换成自然流利的语音，使得AI数字人可以通过语音与用户进行交流。机器学习与深度学习：用于训练AI数字人的模型，使其能够从数据中学习并逐渐提高交互能力和情感认知。人机交互设计：需要了解用户体验和界面设计，确保AI数字人的交互过程简洁、友好和自然。语音识别：用于将用户的语音输入转换成文本，为AI数字人理解用户提供基础。人工智能伦理：AI数字人涉及到与用户的情感和交互，需要考虑伦理问题，确保其在交互中尊重用户隐私和权益。总之，AI数字人作为人工智能技术的一种创新应用，将在未来继续发展，为各个领域带来更多的机会和挑战。掌握计算机图形学、自然语言处理、语音合成等技术，以及关注人机交互设计和伦理问题，将有助于成功构建和应用AI数字人。

 一、可信人工智能 可信人工智能（Trusted AI）是指在人工智能应用中注重可信度和可靠性的概念。  中国科学院院士何积丰认为，“不能再将人工智能视为简单的技术工作，而是成为整个组织的变革引擎。可信人工智能要致力于保障数据安全可信、系统行为可追责、算法模型可解释、网络环境可信、法律伦理可信等问题。”   随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人们对于人工智能系统的透明性、公正性和可控性提出了要求。 可信人工智能需要满足以下几个方面的要求：  透明性：人工智能系统的决策过程和算法应该是可解释的和可理解的，用户应该能够了解系统是怎样做出判断和决策的。  公正性：人工智能系统应该避免对不同群体或个体存在歧视性的待遇，不应该根据种族、性别、年龄等个人属性做出不公正的决策。  隐私保护：人工智能系统在处理个人数据时，应该保护用户的隐私权，确保个人信息不被滥用或泄露。  安全性：人工智能系统应该具备防范恶意攻击和滥用的能力，保障系统的安全性和可靠性。  可控性：人工智能系统应该具备一定的可控性，用户应该能够对系统进行监督和管理，确保系统行为符合用户的期望并满足法律和伦理的要求。  二、AI图像安全 中国科学技术大学电子工程与信息科学系教授谢洪涛教授曾提到，“在AIGC爆发的时代，普通民众都可以利用AI算法生成高质量的文本，图像，音频内容。其中，由Midjourney, Stable Diffusion等图像生成方法制作的图像，其逼真程度让人赞叹，人眼已经难以对其真假进行区分。这不禁唤起了人们的隐忧：大量虚假图片将会在互联网上广泛传播。虚假图片的泛滥会引发多种社会安全问题”   利用AI进行图像造假的行为，是AI可信化发展需要应对的重点问题。  目前，人工智能的深度学习和算法越来越先进，深度合成应用呈指数级增长，滥用该技术的行为正带来肉眼可见的伦理问题。除了用AI换脸诈骗，还有人用它制作他人不雅视频、冒充明星带货等。在支付场景日益丰富的今天，人类的面部、声音、指纹、虹膜等生物信息的使用越来越广泛，隐私泄露等风险隐患也随之增多。   恰如那句网络流行语：你永远不知道网络的对面是一个人还是一条狗。如果不对此类技术加以限制，AI技术不仅容易威胁到人身财产安全、伤害个人尊严和隐私，还可能构成更大社会危害。  图像是承载信息的重要媒介，同时也是信息安全的重要关注对象。 随着图像编辑软件的发展和普及，制作虚假图像的门槛逐渐降低，导致大量基于虚假图片的诈骗案件和网络暴力事件在全球范围内造成了严重的影响。  随着生成式造假技术的兴起，人们对图像内容的安全性和可信性也越来越关注。然而，在图像内容领域中，“可信AI”才刚刚起步。  在论坛上，合合信息AI图像内容安全技术方案获得了业界人士的广泛关注。 该方案可精准定位截图篡改痕迹，对生成式图片进行智能判别，防止不法分子利用技术手段非法爬取图片上的信息。   合合信息一直致力于在文档智能领域中探索前沿技术，特别关注"AI+OCR"技术的应用。研究了视觉差异伪造图像的鉴别技术，致力于提供能够加密证件文档图片信息的解决方案。此外，他们还关注生成式图像判别和文档图像完整性保护等行业焦点的议题。通过技术输出和产品服务，帮助个人和企业增强图像内容的安全性。  在本次世界人工智能大会可信AI论坛上，合合信息展示了 “三大技术，一项标准”，探索AI在图像内容安全领域可信化发展的多重可能。   合合信息AI图像安全技术方案主要包括三项重点技术：AI图像篡改检测、生成式图像鉴别、OCR对抗攻击技术，以应对日益高发的恶意P图、生成式造假和个人信息非法提取现象。  1️⃣AI图像篡改检测技术 合合信息智能创新事业部总经理唐琪介绍，去年的世界人工智能大会上，合合信息首次展示了“PS篡改检测”技术，在识别证件、票据等各类重要商业材料中的PS痕迹方面具有了“火眼金睛”。  该技术基于深度学习，提供图像篡改检测技术及相关系统。该技术通过学习图像被篡改后的统计特征变化，智能地捕捉图像在篡改过程中留下的微小痕迹。使用热力图的形式展示图像中篡改的区域，这项技术已经成功应用在银行、保险等领域。  今年，图像篡改检测技术持续优化升级，并拓展到了"截图篡改检测"领域。过去，图像篡改检测技术主要应用于自然场景图像，但实际上，资质证书、文档、截图等被篡改的图像更容易对人们的生活造成风险。合合信息的人工智能图像篡改检测技术可以检测多种截图，例如转账记录、交易记录、聊天记录等。无论是通过从原始图像中"抠取"关键要素并将其移动至其他地方的"复制移动"图像篡改手段，还是采用"擦除"、"重打印"等方式，图像篡改检测技术都能准确识别假图像。  该技术的主要难点在于，能否从没有明显视觉差异的图片中找出被篡改的截图，以及找出的图片中是误检率是否可控。与证照篡改检测相比，截图检测难度更大。 因此，合合信息提出了一种基于HRNet的编码器-解码器结构的模型。该模型结合了图像自身的信息，包括但不限于噪声、频谱等，以捕捉到细粒度的视觉差异，充分利用HRNet的优势，从而实现高精度的图像真实性鉴别效果。  2️⃣生成式图像鉴别 近年来，以语言生成和视觉生成为代表的人工智能生成内容引发了社会对于图文内容的可信度问题的讨论。不法分子利用生成的图片规避版权、身份验证等手段，非法获取利益并给人们带来财产损失。  在这样的背景下，合合信息开发了AI生成式图片鉴别技术，旨在帮助个人和机构识别判断生成的图片是否来自AI生成，防止虚假的虚拟人诈骗行为，并解决生成式AI所面临的伦理问题，推动生成式AI的健康发展。  该项目的难点主要有两个方面：一是生成的图像场景非常多样，无法通过穷举的方式来解决，也无法通过特定领域细分来一一训练；二是有些生成的图像和真实图片相似度非常高，很难以区别。合合信息通过建立空域和频域之间的关系模型，能够在不需要穷举图像的情况下，利用多维度特征来区分真实图片和生成式图片之间的微小差异。  模型结构如下图所示： 该模型使用多个空间注意力头关注输入图片的空间特征，并通过纹理增强模块来突出浅层特征中的细微伪影，从而提高对真实人脸和伪造人脸的感知和判断准确性。  生成式图像检测技术在反诈骗、版权保护等领域有着广泛的应用。例如，在金融行业中，不法分子可能使用人工智能合成技术来盗刷线上资金，威胁公民的财产安全。这项技术可以通过对支付环节进行干预，降低资金盗刷的风险。在传媒行业中，某些图片供应商使用软件自动生成海报等图片，故意隐瞒来源并出售给第三方，第三方在不知情的情况下商用这些图片导致侵权问题。相关的检测技术可以在一定程度上解决这些问题。  3️⃣OCR对抗攻击技术 人们会出于生活、工作需要，拍摄自己的相关证件、文件并发送给第三方，这些图片上承载的个人信息可能被不法分子使用OCR技术识别提取并泄露。  为了满足个人和企业对于文件资料保密的需求，合合信息进行了创新技术的探索，开发了OCR对抗攻击技术，用于对文档图片进行"加密"。为了防止上述情况发生，OCR对抗攻击技术被用来对场景文本或文档内的文本进行干扰，将个人或企业的重要文件 “上锁”，从而防止第三方通过OCR系统读取和保存图片中的所有文字内容，降低数据泄露的风险，并实现隐私信息的保护。  该技术可以在不影响肉眼观看和判断的情况下，对场景文本或文档内的文字进行扰动，对包含中文、英文、数字等关键信息的内容进行"攻击"。 这样做可以防止第三方通过OCR系统读取并保存图像中的所有文字内容，从而降低数据泄露的风险，保护信息的安全。同时，这种技术不会对人眼的观看和判断造成影响，使得文档的可读性不受影响。  三、总结 人工智能的发展面临着正面和负面两种可能性，不法分子和守护者们之间的争斗每天都在无形中进行。关键在于，哪一方拥有更强大的技术实力，决定了是道高一尺还是魔高一丈。  AI图像安全新技术的实现，得益于合合信息在文档图像领域十余年的深耕攒下的底蕴。作为一家人工智能公司，过硬的科技实力是合合信息突破行业难题，培育创新技术的底气。正是这种科技实力使得合合信息能够在这个不断变化的领域中保持竞争优势，并为社会提供更安全的图像解决方案。   现阶段，合合信息已获得超百项自主知识产权发明专利，为全球超过200个国家和地区的上亿用户提供智能文字识别产品及AI服务。未来，合合信息将持续关注图像领域新需求、新动态，用“过硬”的AI为行业发展注入安全感。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「陈橘又青」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_63947499/article/details/131649973 

盘古大模型什么时候能开放给开发者用？

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，本次活动获奖名单如下：请各位获奖的伙伴在6月9日之前点击此处填写收货地址，如逾期未填写视为弃奖。再次感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~直播简介【直播主题】突破传统，AI在加速“孵化”你的数字人【直播时间】2023年6月8日 16:30-18:00【直播专家】季鹏磊 华为云媒体DTSE技术布道师【直播简介】虚拟数字人一直是业界的热点研究问题，广泛应用在营销、直播、AR、VR等场景中。而传统的数字人制作流程非常依赖于美术人员，制作周期长、成本高、生产效率低。本次分享主要介绍华为云数字内容生产线MetaStudio中的数字人制作管线背后的一些关键技术，利用计算机视觉和图形学等技术，来提升数字人模型制作和动画制作的效率，具体包括高精度三维人脸重建、个性化人脸自动绑定、实时面部表情捕捉等技术，最后介绍一下基于隐式表示的数字人建模和驱动相关前沿技术和应用前景。直播链接：cid:link_2活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2023年6月8日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制长袖卫衣活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制Polo衫更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制棒球帽、填写问卷抽华为云定制双肩包等好礼。分享问卷有礼 ：邀请5位朋友以上完成问卷即可获得华为云定制飞盘。戳我填问卷》》老观众专属福利：连续报名并观看DTT直播3期以上抽送华为云DTT定制T恤。【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2023年6月9日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

中午我在思考一个问题，既然华为自己的盘古大模型开发出来之后，有没有机会能服务到我们的c端用户呢？眼看鸿蒙3.0已经逐渐走向成熟，但是我还是感觉给用户带来的震撼不够。用户需要ai加持，这是必然的趋势不是吗？可能在语言回复功能上胡说八道的可能性还是会有，但是我觉得可以先从特定的几个方向研究，比如已经成熟的AI1.0的小艺小艺，我觉得可以适当的加持部分功能，比如天气预警，事务提醒，外卖点餐等，以及多维度得思维辨析，都是可能带来不一样得感觉的。这是我对移动端得感想，再来谈谈我对智能家居得看法。我还记得华为得万物互联当时给我带来的震撼，无与伦比，这真的是对于真正互联网技术得顶尖理解，才能做出这样得伟大壮举，但是，大模型时代已经到来，万物互联的时代真正要来临了。可以单卡即可运行得模型并非没有，在微调得当得情况之下，难道，智能家居与大模型结合得方法还会没有吗？智能加持得智能床，随时传输给大模型数据，实时关注身体健康，可以及时预警。智能加持得智能房间，随时关注天气变化，实时帮助我们开关窗帘，提醒出门带伞等等等等，能大模型加持得地方太多太多，根本想不过来。如果可以，我更希望大模型对于教育不均衡地区得孩子们带来的意义更大，这就是科技得初衷不是吗？

数据抓取（高级）时，设置规则后，到提取数据那一步，一直加载不出来，直接点击完成，但运行不成功。设计器版本为3.1.1，能怎么处理。

搞个信息采集和录入，遇到有多图片和多视频下载，再对应录入，通过RPA用什么办法可以实现