计算机视觉技术与应用深度解析
在今年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上，某中心网络服务人工智能与数据副总裁Swami Sivasubramanian发表了题为“规模化计算机视觉：推动客户创新与行业应用”的主题演讲。以下是该演讲的编辑版本。
计算机视觉在商业场景中的应用
广告图像生成技术
针对广告主创建视觉吸引力强且效果显著的广告内容这一挑战，开发了基于人工智能的图像生成工具。该工具允许广告主输入产品图像、标识和文本提示，AI模型将生成多个符合品牌定位的视觉广告版本。
图像生成器的构建结合了机器学习服务和人工参与的工作流程，确保生成图像的质量和适用性。其架构采用模块化微服务设计，包含模型开发、注册、生命周期管理、模型选择、任务追踪等独立组件，并提供了面向客户的API接口。
掌纹识别系统
在零售场景中，通过掌纹识别技术重新构想了身份验证、准入和支付流程。该系统利用红外光识别手掌独特的线条、沟壑和皮下静脉模式。
注册过程中，专有算法在数秒内捕获并加密手掌图像。设备利用这些信息创建掌纹特征，并将其与支付账户关联。为确保准确性，训练过程使用了数百万张包含光照条件、手部姿势等细微变化的合成图像，并专门训练系统识别和拒绝伪造手部模型。
数据保护和隐私安全是核心设计原则。手掌图像从不存储在设备上，而是立即加密并传输到云端特制的高安全区域进行特征提取。
体育数据分析创新
在职业体育领域，通过嵌入球员护肩中的RFID芯片追踪数据，提供深度洞察。最新的防守警报功能通过机器学习模型追踪防守球员在发球前的移动，识别最可能冲击四分卫的“重点关注球员”。
云端AI技术栈架构
三层服务架构
云端AI服务栈包含三个层次：
- 顶层：基于大语言模型的应用程序
- 中层：多样化的AI开发服务，包括计算机视觉服务和基础模型平台
- 底层：专为机器学习构建的高性能、成本效益优化的基础设施
视觉分析服务
全托管式视觉分析服务使用机器学习自动从图像和视频文件中提取信息，支持内容审核、品牌标识检测等多种用例。最新推出的反欺诈功能帮助客户验证真实用户身份。
文档智能解析
文档解析服务通过光学字符识别技术将扫描文档、PDF或文档照片转换为机器可读文本。其超越传统OCR技术，不仅能识别字符、单词和字母，还能解析表单字段和表格信息。
生成式AI平台
全托管式生成式AI服务让客户能够轻松构建和扩展生成式AI应用。该平台提供最广泛的基础模型选择，包括多家AI机构的基础模型和自研的Titan系列模型。
其中的图像生成器模型使客户能够通过自然语言提示生成高质量、逼真的图像或增强现有图像。
负责任AI技术实践
隐形水印技术
默认情况下，所有AI生成图像都包含隐形水印，通过离散机制帮助识别AI生成内容，减少错误信息传播。这些水印集成在图像输出中，设计为抗篡改形式。
幻觉检测与评估
当生成模型产生的数据与事实知识库不一致时，就会产生幻觉现象。在视觉语言模型中，生成文本必须与图像提供的证据保持一致。
研究团队提出了名为THRONE的新基准测试，利用大语言模型本身来评估开放式提示下的幻觉现象。研究发现，现代基于transformer的视觉语言模型产生幻觉的原因之一是它们无法保留输入图像提示的信息：随着生成更多标记和使用更长上下文，它们会逐渐“遗忘”输入内容。
混合架构创新
状态空间模型在现代环境中重新应用了70年代的思想，将动态模型堆叠成具有任意长记忆的模块化架构。结合状态空间模型和基于注意力的网络的混合模型因其在长上下文中的高召回能力而日益流行。
计划开源一类模块化混合架构，旨在提高内存和推理计算效率。这些架构使用更通用的基础模块，无缝集成精确记忆和衰减记忆，使模型能够学习最优权衡。为提升推理效率，核心模块经过优化，可在专用AI训练芯片上运行。
AI研究正处于快速发展时期，技术创新以前所未有的速度涌现。通过云端服务的承诺，致力于让每个开发者都能利用这些AI创新。
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