想象一下：你正在浏览社交媒体，看到一张震撼的图片或一段令人震撼的视频。它栩栩如生，细节丰富，让你不禁信以为真。但它究竟是真实记录，还是由顶尖 AI 精心炮制的「杰作」？如果一个 AI 工具告诉你这是「假的」，它能进一步解释理由吗？它能清晰指出图像中不合常理的光影，或是视频里一闪而过的时序破 绽吗？ 这种「真假难辨」且「知其然不知其所以然」的困境，正是当前 AIGC 时代我们面临的严峻挑战。随着 AI 生成的内容越来越逼真 ，传统的「黑箱式」检测工具 已难以满足我们对透明度和可信度的需求 。我们迫切需要能够同时处理图像和视频、并且能给出「诊断报告」的智能检测系统。正因如此，这篇论文提出了 「IVY-FAKE：一个统一的可解释性图像与视频 AIGC 检测框架与基准」 ，目标是让 AI 不仅能识别「李逵」与「李鬼」，更能清楚解释：是哪些具体的视觉伪影 （空间或时间上的），暴露了内容的「AI 基因」。 该工作由 π 3 AI Lab, 武汉大学，南京大学，斯坦福大学机构的多位研究人员合作完成。 论文标题：IVY-FAKE: A Unified Explainable Framework and Benchmark f ...

技术突破：从理论根基到系统能力的全栈创新 全球人工智能领域再传DataCanvas强音!九章云极DataCanvas公司科研团队的两项原创成果《A Solvable Attention for Neural Scaling Laws》与《DyCAST: Learning Dynamic Causal Structure from Time Series》被人工智能三大顶级会议之一 ICLR(International Conference on Learning Representations)正式收录。这两项成果分别从神经网络基础理解与动态因果 系统建模两大方向取得进展，标志着九章云极DataCanvas团队在AI底层技术创新与国际学术影响力上实现跨越式提 升。 顶会严选：印证DataCanvas AI科研实力 ICLR与NeurIPS、ICML是人工智能领域公认的全球三大顶级学术会议之一，由深度学习先驱Yoshua Bengio、Yann LeCun等人于2013年发起成立。ICLR凭借其对深度学习核心问题的持续深耕、严苛的学术标准与开放协作的社区文 化，已成为全球AI学者发布里程碑成果的首选平台，在谷歌 ...