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APL
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纯视觉模型在人脸防伪基准测试中达到SOTA
研究人员开发了一种新的人脸防伪（FAS）纯视觉基线，与现有的多模态方法相比，该基线在性能和效率上均表现出色。该研究系统地对15个预训练视觉模型进行了基准测试，发现像DINOv2 with Registers这样的自监督模型在捕捉细微的欺骗线索方面特别有效。当结合特定的数据增强技术和损失函数时，这种纯视觉方法在具有挑战性的跨领域FAS协议上取得了最先进的结果，即使在数据受限的条件下也是如此。
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作者担心 APL 即将走到尽头
作者对 APL（一种编程语言）可能消亡表示担忧，并引用了“将死和绝杀”即将来临的说法。他们认为 APL 对其自身已知未知的自我认知可能表明其真正的、未被承认的局限性是更大的未知。