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01:29查看AI文稿AI文稿你是不是经常在社交媒体、家庭群看到这样的谣言？六十岁以上老人买火车票能打折？过去治理这样的谣言，可能需要以天为单位，现在只用小时计的速度。怎么做到的？ ai 大 模型？二零二五年一月，抖音宣布推出十项措施，通过建立安全与信任中心，推动算法和平台治理透明化。这一年，抖音平台谣言曝光量下降了百分之九十，谣言举报量下降百分之七十四。抖音还推出一个叫做抖音求证的功能， 当你对一件事判断不出真假时，它能帮你提供求证提示。光这个提示推荐，平均一天曝光就达三个亿。这些年，很多热点事件频繁出现反转， 前一秒还在疯传，后一秒反转了。比如去年的河南郑州胡辣汤事件、高考两百八十八分女孩事件、五大图书馆争议事件等等。这些事件一冒头，平台就会对争议热点进行专项严判， 第一时间对当事人的账号、事件的真实性开始核实。值得一提的是，抖音安全团队去年一年识别并处理了十二万条涉及人身安全的内容，联动全国公安机关协调救援， 成功挽救了一千三百多人的生命。二十一号同一天，抖音宣布安全信任再升级，在二零二五年十项决策基础上，公布十项新决策，在算法透明、平台治理、用户服务三大方向持续发力，推进透明化和虚假信息网络暴力干到底，依靠科技，更要实际行动。
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01:58查看AI文稿AI文稿量子计算对于这个国家战略啊，最重要的意义是一旦大规模的融错量子计算问世之后， 这个大规模是什么意思呢？可能我们需要到百万比特用它呢可以去运行，可以破解 rsa， 二零四八，可以去破解椭圆加密算法的这个算法，这个这个之后啊， 他就会动摇我们今天的这个金融、政府通信、区块链，甚至部分军事网络的这个安全的一个根基，而且呢率先掌握这种能力的就会获得一个不对称的一个优势。 那么今天为止我们很多算法已经开始慢慢迁移到看量子的这么一些密码的体系。但是呢，在这之前的很多 这个密文，其实很多国家和情报机构呢，已经开始大量的拦截和啊存储，因为我们今天把它给拦截下来过了，比如说八到十年量子计算机可以破解密码的，量子计算机产生之后， 我就可以之后对它进行解密，这样的话呢就会产生一个很重要的一个国际的一个影响。 那么我们可以看到，比如说像 r c 被破解之后，很多网上的金融都会失去一个安全的一个保障。此外呢，我们知道比特币、私有钱包这个密码所依赖的椭圆加密算法也可以被量子计算机破解，所以我们说量子计算机是最重要的应用 啊，并不在于很多初创公司所宣传的今天就可以用去做什么金融啊，或者去做这个什么医药啊，这个生物检测啊，它更多是一个是密码系统加密系统。 第二个是跟量子医学本身紧密相关的新材料的一些研发，或者说一些这个药物分子的一些模拟。
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01:22查看AI文稿AI文稿量子计算到底是不是骗人的？那么作为研究量子光学的博士生呢，我想告诉大家，量子计算肯定不是骗局，但是 不可否认的是因为某些商业或者宣传的因素，在网上很多关于量子计算的应用确实有夸大的地方，比如说它可以破解虚拟货币，它可以用来加速 ai 等等，这些只是科学上的可能性，那以后真的能不能实现，能不能产业化，商业化？这需要打一个大大的问号。 另外就是很多人关心量子计算机什么时候能够真正的落地，那我确实没办法告诉大家一个固定的时间，但是我想告诉大家是，就算量子计算机 真正的实现了，他也不会取代大家手里的手机啊或者电脑之类的。我们研究量子计算机的目的呢，是为了把它运用一些特定的计算问题，并且呢他也会首先运用于，比如说我们的科研、军事、金融等等。所以总的一句话就是 量子计算机它是非常真实的，它背后的物理理论是真实的，它的硬件设备也是真实的，它的应用前景也是真实的。所以有的人如果想要从价值投资的角度去了解我们的量子产业的话，以后我也会出一些视频， 从我的专业出发，带大家去解析一些国内的量子公司，他们的发展到底是商业上的夸大还是真实的进步？ ok？
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03:12查看AI文稿AI文稿好 啊，传统隐私计算技术啊，包括联邦学习、差分隐私、同态加密甚至多方计算，那么都是或多或少在啊特征一致性，在计算效率，在这个隐私的链条的追溯链的 方面存在一定的缺陷。那我们的技术呢，是相当于啊合成技术和多方计算的一种合体。 一方面呢，呃，我们生成出来的这个合成数据跟原始数据在数据列数据特征方面是保持是一致的啊，并不是一种简单的家常汇总啊。那另一方面呢，我们在数据的 呃特征方面保持的非常好啊，那么当然最重要的一点就是我们把隐私链给切断掉了， 那么为了要实现啊这样的一个技术，我们采取了双层的架构，把数据进行了一个呃，多层的一个切分，在每一个细分的领域，我们对数据进行模拟和还原，包括性能的一些对比指标的一些对比 啊，我们是通过多种方式啊，完成这样一个原始数据不出狱，数据可用不可见的这样一个整套的一个方式啊，操作 企业调用外部大模型啊，它的数据安全呢是一定是存在的啊，这个是毋庸置疑的， 用户在上传文档的时候，虽然说可以看到用户协议里面大模型企业承诺不把用户的文档用于做训练，但这个只是从法律层面去规避大模型企业的一个责任啊，不然大家可以想一想，那么多的优质的数据，优质的语料是如何获得的？ 那么在不可避免调用外部大模型的前提下，如何去保障我们的数据安全？我们的解决方案就是通过我们的算法进行 啊，对我们的文档中的敏感数据啊，甚至是数据资产进行拎排画啊，语义替换进行识别啊，从而把这些文档或数据发给大模型的时候呢， 呃，大模型完全没有办法识别，这是高质量的，或者说我们这某一个用户和企业特有的东西，从而呢，那么在大模型把这个数据和文本 返回给用户的时候，返回给企业的时候，他的计算整个的计算过程没办法享受到我们的专有数据啊，专有语料的一个啊，就是训练。 那么另一方面呢啊，我们在获取这些大模型的反馈之后呢，还要把我们的专有的数据，专有的语料进行还原， 从而在让用户在获得大模型的帮助的同时呢，那么又能把真正有用的东西进一步的把它就是完善起来，把，把有用的文档和数据啊进行还原。
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