香港中文大学（深圳）吴保元教授课题组和浙江大学秦湛教授课题组联合发表了一篇后门防御领域的文章，已顺利被ICLR2022接收。近年来，后门问题受到人们的广泛关注。随着后门攻击的不断提出，提出针对一般化后门攻击的防御方法变得愈加困难。该论文提出了一个基于分割后门训练过程的后门防御方法。本文揭示了后门攻击就是一个将后门投影到特征空间的端到端监督训练方法。在此基础上，本文分割训练过程来避免后门攻击。该方法与其他后门防御方法进行了对比实验，证明了该方法的有效性。收录会议：ICLR2022文章链接：https://arxiv.org/pdf/2202.03423.pdf代码链接：https://github.com/SCLBD/DBD1背景介绍后门攻击的目标是通过修改训练数据或者控制训练过程等方法使得模型预测正确干净样本，但是对于带有后门的样本判断为目标标签。例如，后门攻击者给图片增加固定位置的白块(即中毒图片)并且修改图片的标签为目标标签。用这些中毒数据训练模型过后，模型就会判断带有特定白块的图片为目标标签(如下图所示)。基本的后门攻击模型建立了触发器(trigger)和目标标签(target

的算法是否真的展示了图灵的最初观点，这仍然是个问号。尤其是，当下越来越擅长模仿人类语言的大型语言模型，很容易让人产生它们具有“信念”、能够“推理”的错觉，这会阻碍我们以更可信、更安全的方式部署这些

次。孙茂松的研究重点之一是中文信息处理中最为基础性的课题：汉语自动分词。他研制出了一个集自动分词、词性标注、专名识别和新词识别于一体的分词标注系统

任首席科学家。刘利斌教授的主要研究方向是计算机图形学、物理仿真、运动控制以及相关的优化控制、机器学习、增强学习等领域，曾多次担任图形学主要国际会议如

这类方法的一个主要弱点是大量计算用于推导两个图像裁剪的表示，但目标函数仅对表示提供适度的约束，这限制了有关域的信息的速率可以注入权重。为了使剪裁的表示更接近其正确的配对而非替代品，只需要

提供了模型基础。报告严格定义学习学习方法论问题，提出SLeM的双层优化模型和“超参数化”求解方法，建立SLeM泛化性理论，并应用于几个具体的机器学习自动化问题,展示其有效性。Ming

Wang，奥尔堡大学当选理由：对基于电力电子的电力系统的贡献王骞，武汉大学当选理由：为保护云数据存储和无线系统安全做出贡献相关阅读：《武汉大学王骞：从数据视角看，如何安全地实现更好的AI》Hua

作者丨卫雅珂、刘学旻视觉和听觉在人类的沟通和场景理解中至关重要。为了模仿人类的感知能力，旨在探索视音模态的视音学习在近些年来已成为一个蓬勃发展的领域。本文是对由中国人民大学高瓴人工智能学院GeWu-Lab联合德克萨斯州大学达拉斯分校以及西北工业大学共同发布的最新视音学习综述《Learning

表示，“我们相信在未来，所有内容创作都将由人工智能生成，但由人类指导，而最具创造性的工作将取决于人类将他们想要的创作表达到模型中的能力。”1「对话」乔布斯让我们先来看看这个最新“访谈”中，Joe

新玩家，她几乎没有相关经验，只靠在社区中学习到的文字描述方式，加上自己投入时间调试，制作出的人物肖像也颇为美丽，极具东方美感。文本提示：一副美丽的人物肖像；辛烷值渲染；8k；高度细节；王凌

产业落地的一次重要探索。一批兼具创新和实力的工程项目，让人工智能技术作为产业发展的工具和引擎成为真正可能。作为科技行业最顶尖的产业媒体之一，雷峰网(公众号：雷峰网)于今年8月重磅启动了「产业科技

的核心。神经网络通常将知识表示为一种叫做「know-how」的能力，即掌握高度上下文敏感的模式并找到规律（具体的和抽象的）的熟练能力。在特定任务中，以不同的方式处理输入，需要应用这些规律。具体到

可以做到，而现在的问题是如何给一个程序指定这个任务。我们还不能把高层次抽象概念具体到人工智能系统中，它们在真正理解高层次的概念或抽象概念方面仍然缺少一些东西。就目前而言，它们可以组合和构成，AI

：用户的真实价值；：机器人对用户价值的估计（在游戏中，侦察机器人没有自己的价值，所以他们以人类用户价值的估计为依据采取行动）；：用户对机器人价值的估计。基于这三个价值目标产生了两种价值对齐——

作者丨老石最近几年，人工智能经历了爆火、发展、再到最近的热度逐渐下降，似乎人工智能已经成了大厂才能玩的游戏。究其原因，就是人工智能的「门槛」越来越高了。前不久，谷歌AI的代表人物Jeff

技术也可能被滥用，以deepfake为例，攻击者可以利用深度伪造技术伪造图片、视频、音频等，用于诈骗、传播虚假的新闻，甚至伪造政治风险。此外，一些相对成熟的AI

一个人学会了武功，如果他用来除暴安良，那他就是侠；如果他用来打家劫舍，那就是盗。一个普通人掌握了网络安防技术，是选择变成走火入魔的堂吉诃德，持矛企图逆转科技方向的风车？还是选择科技向善充盈自己的成长之路、向社会播撒爱和思考？23岁的腹黑有自己的答案。作者

PesentiJerome和杨立昆在Facebook的职责关系，若以往日的腾讯AI为参照，可理解为：前者是腾讯副总裁姚星（已离职），后者则是张正友（AI

Answering”），旨在解决通过阅读长文档来回答开放性问题的难题，团队提出RikiNet模型，它可以读取维基百科页面来回答问题，并取得了很好的测试结果。付杰还有一篇合作论文被ICLR

Laboratory,

开始将相同的想法应用于视觉，很快我们发现，当你有ImageNet的数据时，你并不需要预训练。我记得有一天Ilya来到实验室说：「看，现在我们已经有了语音识别，这东西真的很管用

PyTorch，推荐这个深度学习框架平台有如下几点原因——简单、易用、上手快：这一点对于初学者来说极具吸引力。功能强大：从计算机视觉、自然语言处理再到深度强化学习，PyTorch

来实现，会耗费大量的计算、存储资源，并且效率非常低下，任何复杂一点的指标计量或归因分析都无法完成，但用图计算来实现，可以做到实时，并且耗费较少的硬件资源——更低的

MEMS）驱动，能够进入体内实施手术。当时，费曼说：「如果我们能够吞下一个外科医生，那么很多复杂的手术都可以变得很有趣、很简单。」或许是费曼的影响力太大，十年后，科研界还未开展研究，美国导演

负责任地应用机器人和机器学习可以挽救更多的生命，其利大于弊。图片来源：Unsplash/Gabriella

编译丨张泷玲、杨柳编辑丨维克多今年1月份，苏黎世联邦理工学院的Stefan

整理丨汪浩文校对丨维克多量子技术和人工智能都是当前最先进的科学技术，前者被寄希望于拥有超强的计算能力，后者已经在各行各业“大杀四方”。当两者相遇会碰撞出什么样的火花？人工智能又能在哪些方面助力量子技术？去年12月份，德州农工大学计算机科学与工程系（校长有影响力）教授姬水旺在CNCC大会上发表了《量子化学和物理的深度学习》的演讲，表达了他对两个学科的感想。“量子打破了我们很多常识性的理解，在量子状态世界的运行并不确定，我们最多只能预测各种结果出现的概率。”此外，他还表示，量子的研究对象虽然是原子层级甚至亚原子层级的物体，但与宏观规则也有相通之处，例如可以把分子之间的结构看成一张图，进行处理。姬水旺，2010

Sensing）的时候，就是为了加速磁共振成像这个实际问题。这个工作兼具数学之美与实际之美，是非常罕见的。而在研究的过程中，他用到了信号处理、信息论、优化和统计等多个学科的思想和方法。Cynthia

Leakage），文中使用该方案去探究将偏置向量加密保护之后是否能降低被梯度攻击方法还原训练数据的风险。我们同时对单一差分隐私保护的模型和Sphinx的模型进行了Deep

being。"总得有个反派。"李笛云淡风轻地说。嘴上说着要做"反派"，但李笛却对伦理问题一直警醒着。能力越大，责任就越大。掌握着技术影响力，AI公司也同样背负着伦理的十字架。李笛对雷锋网说，幸好AI

定理都能够确保这些组成部分都存在，而只需要让预测与可交换序列模型保持一致。这一想法驱使我通过构建这一模型，来尝试设计总是能够产生可变换分布的循环神经网络（当时Transformer

编译丨维克多编辑丨岑峰社会分裂，非左即右。这是最近扎克伯格对美国现状的最新评价。他认为这种状态是他和他的公司在美国得到恶意评价的最重要原因。“我们惹怒了两个党派。我们不追随任何一方，只是以一种有原则的方式‘驾驭’这个两极分化的国家，因此非常具有挑战性。”在接受MIT的AI科学家Lex

数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量。数据要素的价值在不断得到释放，对提高生产效率的推动作用日益突出。日前，国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，此举标志着要素市场化配置改革进入向纵深推进阶段。其在“探索建立数据要素流通规则”方面中特别指出，要探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，实现数据使用“可控可计量”，推动完善数据分级分类安全保护制度。此前，国务院办公厅印发《“十四五”数字经济发展规划》，强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，到2025年数据要素市场体系初步建立，要充分发挥数据要素作用，加快数据要素市场化流通。工业和信息化部印发《“十四五”大数据产业发展规划》指出，推动数据安全产业发展，支持重点行业开展数据安全技术手段建设，提升数据安全防护水平和应急处置能力；加强隐私计算、数据脱敏、密码等数据安全技术与产品的研发应用，提升数据安全产品供给能力，做大做强数据安全产业。1数据要素价值凸显隐私保护需求日益增强在大数据和人工智能时代，如何在享受新技术带来的便利性的同时保护自己的隐私，是一个重要的问题。一方面，手机、监控摄像头及各种传感器源源不断地收集人们的日常活动数据；另一方面，随着大规模机器学习算法与大数据处理技术的日益成熟，以及计算机硬件性能的不断提升，人们收集到的海量数据能够更高效地用于实际问题的建模和求解过程。然而，近年来越来越多的数据滥用和隐私泄露事件提醒着人们，不恰当地使用大数据也会带来灾难性后果：用户设备及其活动信息的泄露可能导致用户被软件“杀熟”；用户个人信息的泄露可能导致用户被犯罪分子精准诈骗。2政策法规与市场需求双轮驱动技术破解隐私安全与数据合规流通难题为强化个人隐私信息保护，防止敏感数据被滥用，国家出台了一系列法律、法规，规范数据的管理和使用。继《中华人民共和国网络安全法》生效之后，《数据安全法》和《个人信息保护法》于2021年相继颁布和实施。相关法律法规均对数据跨境做出相关规定，新出台的《个人信息保护法》更是对数据跨境流动的规则作出了较为具体的规定。企业如何做好出境数据合规，成为业界关注的主要问题。除了依靠法律制度保护隐私，还有必要将隐私保护的数学理论和现实需求相结合，将隐私保护技术和计算任务相结合，在大数据分析和机器学习广泛应用的现实情况下，运用多种技术手段解决隐私泄露问题。隐私计算便是解决这类问题的核心研究课题。因此，学习隐私计算的相关技术，建设隐私计算平台和系统，探索隐私计算的相关应用场景变得越发重要。3《隐私计算》新书重磅上市在此背景下，由香港科技大学计算机科学与工程系副教授、智能网络与系统实验室主任陈凯教授，加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、微众银行首席人工智能官杨强教授共同撰写的《隐私计算》中文专著，现已重磅上市。4本书特色01.

AI科技评论报道AI科技评论今日推出海内外高校博士招聘，分别来自中国科学院深圳先进技术研究院多媒体中心吕子钰（Ziyu

PPO损失的深度强化学习算法来大幅提高训练过程的稳定性和收敛速度、以及一种新型的Best-K自博弈方式来有效地缓解德扑博弈中存在的策略克制问题。AlphaHoldem

policyproblems》中总结，在做出预测和做出决策之间存在许多差距，为了优化数据驱动的决策，需要理解基本假设。而这也正是解决机器学习两大问题的有效途径。（Susan

2020年年初疫情刚开始时，清华大学的官方号曾祭出一篇题为《清华教师升级「十大神器」，上课力满格》的推文，讲述了软件学院某老师如何居家办公、探索出一套防止学生偷懒帮助学生远程上课的云端设备的故事。据当时的官方报道，该老师信誓旦旦：「不能说万无一失，但有10大『神器』护法，无论是断电、断网、硬件崩溃、软件崩溃，都不能阻挡我一颗上课的心！」真·学生听者伤心、闻者落泪。这位老师，就是后来入选2022年IEEE

Science”方向的领头羊地位！更有意思的是，AI科技评论编辑组还发现，早在五年前（2017年），就有中国网友在知乎上提出将深度强化学习系统用于学习可控核聚变装置建造技术的设想。莫非

对她给予了高度的评价，认为她是“使用神经网络方法解决自然语言理解问题方面的先驱”。同样毕业于清华大学的方飞，现于卡内基梅隆大学计算机科学系软件研究所担任莱昂纳多助理教授（Leonardo

编译丨维克多、王晔吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。最近，在接受IEEE

586,373（2020）是什么样的一篇论文，为什么对这篇论文的质疑会引起业内的轰动？这篇论文正是被作为2020年10月15日《Nature》的封面故事推荐，推荐的标题叫“Turning

从硬件、软件和算法以及各国政策等方面展现量子技术最新进展。作者丨杏花编辑丨青暮超导量子计算过去宣称实现的量子霸权在最新的获得戈登贝尔奖被宣告打破，但谷歌和IBM依然在这一领域有着雄心勃勃的计划。离子阱则凭借高保真的量子比特，在稳步前行，探索多样化的技术路线；中性原子与之类似，但具有更好的可扩展性，这也是离子阱一直无法与超导量子比特相比的地方。硅量子点作为硅基技术的自然进阶，2021年也实现了目前为止最低的量子噪声。2021年表现最为亮眼的当属光量子比特，“九章二号”实现了比全球最快超算快10^24倍的计算速度，达成“量子计算优越性”里程碑。下一步，中科大团队已经开始朝量子纠错进发，而量子纠错正是量子计算机迈向实用的一大障碍。以上技术路线都要求接近绝对零度的环境，而金刚石NV色心可以在环境温度下工作，在快速落地上也被寄予厚望，比如生物医疗等领域就出现了颇为可喜的进展。2021年至今，全球量子计算的当下现状如何，形成了什么局面，未来会如何发展？且看本文从硬件、软件和算法以及各国政策等方面展现的量子技术最新进展。1量子计算简介量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。在理解量子计算的概念时，通常将它和经典计算相比较。经典计算使用二进制进行运算，每个计算单元（比特）总是处于0或1的确定状态。量子计算的计算单元称为量子比特，它有两个完全正交的状态0和1。同时，由于量子体系的状态有叠加特性，能够实现计算基矢状态的叠加，因此不仅其状态可以有0和1，还有0和1同时存在的叠加态，以及经典体系根本没有的量子纠缠态，即在数学上的多量子比特体系波函数不能进行因式分解的一种状态。一台拥有4个比特的经典计算机，在某一时间仅能表示16个状态中的1个，而有4个量子比特的量子计算机可以同时表示这16种状态的线性叠加态，即同时表示这16个状态。随着量子比特数目的递增，一个有n个量子比特的量子计算机可以同时处于2^n种可能状态的叠加，也就是说，可以同时表示这2的n次方数目的状态。在此意义上，对量子计算机体系的操作具有并行性，即对量子计算机的一个操作，实现的是对2的n次方数目种可能状态的同时操作，而在经典计算机中需要2的n次方数目的操作才能完成。因此，在原理上，量子计算机可以具有比经典计算机更快的处理。量子计算机经典计算机体积缩小和性能提升来源于计算机芯片集成度的提高。随着计算机元器件从电子管到晶体管再到大规模集成电路的快速发展，如今的计算机可以薄如一张纸，运算速度也能很好地满足需求。然而，大数据和互联网时代的来临以及人工智能的发展，使得经典计算机的能力越来越不能满足海量数据处理的需求，目前主要有两个方面制约经典计算机发展：能耗问题和芯片高集成化的极限。1961年，IBM

本文转载自丨智源社区近年来，机器学习顶会论文数目井喷，审稿压力巨大，其同行评审制度备受质疑。宾大教授针对此挑战提出了由论文作者协助的新型同行评审机制。你是否已经受够了NeurIPS，ICLR，ICML,

，可以在MATH数据集和大学水平的数学课程上取得完美表现。”如图1所示，研究团队将麻省理工学院课程中的数学问题和MATH数据集进行处理，并将其作为输入传给OpenAI

2021大会首日：18位Fellow的40年AI岁月，一场技术前沿的传承与激辩2021-12-10致敬传奇：中国并行处理四十年，他们从无人区探索走到计算的黄金时代

2014年博士毕业那年，摆在魏星面前的无非三条路：一，去美国Cadence、Synopsys或Mentor工作，像他在港中文的大多数同学一样；二，找一家互联网企业上班，像他以前在清华EDA实验室的许多师兄师姐一样；三，自己创业，留在国内继续研究EDA。最终，这位天之骄子选择了当时对他来说性价比最低、也是最艰难的第三条路——创业。与师兄魏星相比，2019年毕业的陈耿杰与贝泽华要「幸运」得多。在他们毕业这一年，美国宣布对华为制裁，不允许华为在芯片制造中使用由美国设计、生产或授权的EDA软件工具。一夜之间，EDA成中国卡脖子技术，华为、中芯等等大厂开始大量招募EDA研发人才，他们也由此有了一个更大的舞台，可以留在国内研究EDA。去年，陈耿杰与贝泽华就加入了华为。近两年，「EDA人才培养」成为解决中国卡脖子问题的话题聚焦点。相比当下的人才短缺，大众鲜少讨论、但更值得关注的是：2019年以前，国内的EDA人才如何生存？EDA软件公司又是如何夹缝求生？而EDA人才的去向，从十年前的「大多从事互联网」，到如今「炙手可热、供不应求」，正是国内EDA行业变迁的缩影。

在禁售的风险防控库里，有一种屡见不鲜的「玄学骗局」：不法分子试图不断地在平台「上新」新品种，借助在社交媒体上走红的「魔法改运」等说辞，引人入套。而尽量提前发现风险问题，提早布防，是阿里安全风控部门的日常工作。「但是，风险对抗是不断升级的，各类风险词不断变异试图躲避各家平台管控，如果单靠人力防控，只会是杯水车薪。」阿里安全一线风控小二可粒说道。针对类似具有行业共性的风险治理难题，业界和学界推动以技术创新探索网络风险治理。今年中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办了「CCKS

即使在人工智能时代，计算机科学基础仍然很重要，特别是对于逻辑思维的锻炼。我们当前最缺乏的，依然是有批判性思维能力以及解决问题能力的人才。作者丨杏花编辑丨青暮作为粤港澳大湾区的第一AI盛会，全球人工智能与机器人大会（GAIR）自2016年首届以来已跨越五个春夏秋冬，留下众多精彩纷呈的瞬间。今年的大会延续了以往的豪华阵容，包括1场主旨论坛、2场行业峰会、9场高峰论坛，涵盖自动驾驶、安防、集成电路、医疗、元宇宙、碳中和、隐私计算、新消费等热门领域。12月9日，GAIR

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的研究兴趣是算法。她的工作重点是设计和分析图或网络上组合优化问题的有效方法。她在网络流算法方面做了一些工作，例如网络流、切割和聚类问题的近似算法。她最近的工作重点是算法博弈论和简单拍卖。4.Ran