“这个鸟人怎么技术突破搞那么快.....”杨明深深叹了一口气，自己这边一个专注人脸的四人团队，做起实验来轻车熟路，分工合作更是亲密无间。

怎么每次接近可以发布的时候，就老被这个鸟人打断节奏。

上回是骨干网络的革命性突破，导致几人不得不重新迭代一轮实验，以确保自己技术的地位。

现在倒好，不搞突破了，直接换了一整个赛道，给你整了个革命性的安全问题。

这下倒大霉了，直接变成了这技术还能不能用的问题了。

机遇和挑战并存，整个人脸识别方向虽然面临着真假难辨的巨大难题，但只要解决了这个问题，带来的益处也是同样巨大的。

这种安全性隐患是势必需要解决的根本问题，可以说谁能够解决这个问题，谁就掌握了核心科技，能够先人一步摘走最大的果实。

脸书的DeepFace团队，刚刚根据孟繁岐的几个新数据迭代了一轮，还没能从取得了几个关键提升的喜悦中缓过神来，就直接遭遇了重大危机。

几兄弟人都麻了。

前一秒还觉得孟繁岐是自己团队的大救星，现在则整个反过来，觉得孟繁岐是团队的究极大仇人。

“还在贫是吧

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把一整个赛道整没了。

“我们的算法识别生成式假脸的准确率怎么样？”沃夫问道。

“这个要看情况了，主要看你到底有多少比例的假脸给它看。”

“此话怎样？”沃夫愣了一下。

“因为反正它都会认为所有的脸都是真的，因此你如果一张假脸都不给它看，准确率就是百分百，你要全给它看假脸，那就一个人认不出来。”

127. 真假难辨 (第1/3页)

空前的热度意味着绝佳的广告机会。

孟繁岐此时正在自己的公司紧锣密鼓地测试新人脸算法的性能和对生成式假脸的识别成功率。

原本这件事情只需要做得差不多就好，可现在生成式内容的安全性问题被高度关注，在这方面容不得任何一点闪失。

在孟繁岐对自己的算法效果精益求精的同时，世界各地的人脸识别团队都在苦思冥想当中。

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