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Yifei Liu
Yifei Liu
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新模型通过交错式推理和错误纠正增强文本到动作生成能力
两篇新的研究论文介绍了文本到动作生成的新方法。IRG-MotionLLM提出了一种交错式推理范式，通过迭代对话将动作生成与评估和精炼相结合，增强文本与动作之间的一致性。第二篇论文RAM通过使用动作潜在空间进行中间监督和重建误差引导机制来缓解去噪过程中的误差传播，从而解决了当前扩散模型的局限性。
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谷歌利用 LLM 和 LoRA 打击 AI 生成的垃圾信息网络
谷歌研究人员开发了一个名为可扩展集群终止系统（Scalable Cluster Termination System, S-CTS）的新系统，以打击视频平台上的 AI 生成垃圾信息。这种多模态防御机制使用增强了 LoRA 和 APO 的大型语言模型（LLM）来检测和终止协同的僵尸网络。该系统将重点从个体内容审核转移到识别表现出同步、非自然行为的账户集群，并分析内容中细微的生成伪影。