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Chi Xuan
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新框架解耦说话人特征以进行深度伪造源验证
研究人员开发了一个名为说话人解耦度量学习（SDML）的新框架，以提高深度伪造语音源验证的准确性。该框架解决了当前系统通常假设源嵌入独立于说话人特征的挑战，而这一假设可能不成立。SDML 结合了利用切比雪夫多项式稳定优化的新颖损失函数，以及在双曲空间中使用黎曼度量距离来减少说话人信息并增强源特征的可辨别性。在 MLAAD 基准测试上的实验证明了该框架的有效性，尤其是在为源说话人解耦设计的专门协议下。
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新的TransLaw框架提升了香港法律判例法的翻译水平
研究人员开发了TransLaw，一个旨在改进香港判例法专业翻译的新型多智能体框架。该系统整合了专业术语表、检索增强生成和迭代反馈，并基于新发布的HKCFA Judgment 97-22（一个大规模的平行翻译判例语料库）进行构建。通过与13个LLM进行基准测试，TransLaw在单智能体方法上显示出显著的改进，尽管人类评估表明其在风格自然度方面仍落后于人类法律翻译员。