注重隐私保护的浏览器DuckDuckGo正在推出一项新设置,允许用户在搜索结果中过滤掉AI生成的图像。该公司表示,推出这一功能是为了回应用户反馈,用户认为AI图像会妨碍他们找到所需内容。
用户可以通过在DuckDuckGo上进行搜索并点击图像标签页来访问这项新设置。在那里,他们会看到一个名为"AI图像"的新下拉菜单。然后用户可以通过选择"显示"或"隐藏"来决定是否要查看AI内容。
用户也可以在搜索设置中通过点击"隐藏AI生成图像"选项来启用过滤功能。
随着互联网被AI"垃圾内容"淹没,DuckDuckGo的这一新功能应运而生。AI"垃圾内容"指的是使用生成式 AI技术制作的低质量媒体内容。
DuckDuckGo在X平台的帖子中表示:"该过滤器依赖于人工整理的开源屏蔽列表,包括uBlockOrigin和uBlacklist Huge AI Blocklist提供的'nuclear'列表。虽然它不能100%捕获AI生成的结果,但会大大减少您看到的AI生成图像数量。"
DuckDuckGo表示计划在未来添加更多过滤器,但未提供具体细节。
值得注意的是,DuckDuckGo为这一新功能展示的示例描绘了对小孔雀的图像搜索,这很可能是在暗指Google去年面临的争议——在进行孔雀图像搜索时,显示更多AI生成的小孔雀图像而非真实生活中的图像。
好文章,需要你的鼓励
加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统,能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制,实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率,超越现有方法约5个百分点,并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。
AI系统正变得越来越善于识别用户偏好和习惯,像贴心服务员一样定制回应以取悦、说服或保持用户注意力。然而这种看似无害的个性化调整正在悄然改变现实:每个人接收到的现实版本变得越来越独特化。这种认知漂移使人们逐渐偏离共同的知识基础,走向各自的现实世界。AI个性化不仅服务于我们的需求,更开始重塑这些需求,威胁社会凝聚力和稳定性。当真相本身开始适应观察者时,它变得脆弱且易变。
约翰霍普金斯大学发布DOTRESIZE技术,通过最优传输理论实现AI大模型智能压缩。该方法将相似神经元合并而非删除,在保持性能的同时显著降低计算成本。实验显示,压缩20%后模型仍保持98%性能,为AI技术普及和可持续发展提供新路径。