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在迈阿密的Consensus2026峰会上 #PiNetwork创始人Nicholas博士参与了圆桌讨论,主题为:"在AI时代,如何在不暴露个人隐私的情况下证明你是真人。' 讨论的核心要点如下: 1。当前主要痛点: 深度伪造和AI机器人泛滥成灾,导致在线上难以区分真人与AI程序。 传统验证需提供身份证,面部识别和手机号,意味着交出全部个人隐私,极易遭受人肉搜索,泄露和滥用。 2.Nicholas博士的关键观点:强调Pi的核心逻辑 它能验证你是真人,但绝不会索取或披露你的敏感私人信息。 利用去中心化+隐私保护的底层技术 实现:证明你是人类而不暴露你的隐私。 构建一个干净,无隐私泄露的全球真人网络。 3.Linux基金会嘉宾观点: 未来的互联网身份不能再被大公司垄断和控制。 必须转向去中心化身份,让个人掌控自己的数据。 他们认可Pi的发展方向,完全符合全球开源行业标准。 4.FaceTec生物识别专家观点 生物识别最怕两件事:AI冒充和隐私泄露; Pi的验证模式同时解决两者: 防止AI机器人伪造+保护个人生物识别隐私 这是目前行业内成熟且合规的解决方案。 5。统一共识 未来,单纯注册一个账户将不再足够; 在验证真人身份的同时保护隐私的能力将成为未来互联网,Web3和数字世界的基本需求。 Pi已为此规划数年,如今在全球顶级会议上,与行业领袖展开深入讨论
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Qiuming6天前
斯坦福HAI重大重组:李飞飞升任校长顾问 斯坦福HAI重大重组:李飞飞升任校长顾问,AI与数据科学正式合并 5月4日,斯坦福大学宣布将两大AI与数据科学机构——Stanford HAI(以人为本人工智能研究院)与Stanford Data Science合并,统一保留HAI名称,由人机交互专家James Landay全面掌舵。 关键人事变动: 李飞飞升任校长Jonathan Levin的AI特别顾问,同时与图灵奖得主John Hennessy共同出任HAI顾问委员会联席主席 李飞飞从日常管理转向全校AI战略,格局更大 接棒的Landay是人机交互领域顶级学者,强调“团队科学”——20-30人的跨学科大团队协同研究 为何合并? HAI偏人文视角与政策影响,Data Science偏算力基建与数据方法 AI发展到2026年,天文、脑科学、历史挖掘等研究同时需要数据能力、算力和AI方法,分开运行效率太低 校长Levin表示:合并后的HAI将是“斯坦福AI的统一入口” 新HAI三大支柱: 重新定义科学发现方式——AI成为天文学、神经科学、历史学的新研究范式 推动教育变革——从K-12到终身学习,探索AI辅助教育 研究AI的社会影响——就业、组织流程、设计方法等 核心关键词:开放——开源代码、开放数据、开放模型、开放课程。 深层意义: 当产业界(OpenAI、Google DeepMind等)手握最强算力和数据,学术界声量被不断压缩。斯坦福这次重组,本质上是回答:学术界在AI时代还有没有不可替代的价值? 答案是肯定的——透明性、可复现性、公共利益导向的长期研究、真正跨学科的融合视角。但这些不是靠一两个明星教授能实现的,需要从组织架构层面支撑。 李飞飞没有离开,她换了一个更高的位置看全局。斯坦福选择在“组织力”上竞争,用开放、跨学科、以人为本的方式,重新定义学术界在AI时代的角色。 https://hai.stanford.edu/news/why-stanford-is-restructuring-for-ais-next-era https://hai.stanford.edu/news/stanford-merges-ai-and-data-science-efforts-under-single-institute https://datascience.stanford.edu/
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