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研究：持续学习维持深伪检测准确率，却使公平性恶化
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AI 综述
2026年10月25日，不来梅大学 OWL-ML 团队的 Martin Mundt 等人发布预印本《Time to Fake It》。该研究用 11 个按发布时间排序的深度伪造数据集模拟检测器的持续更新过程，这 11 个数据集从 2019 年的 FaceForensics++ 一直覆盖到 2023 年由 Stable Diffusion 生成器生成的数据。结果显示，在持续学习过程中，检测器的准确率虽然能保持在高位，公平性却不断恶化。
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最新进展10月25日 23:26
不来梅大学团队发布预印本，发现持续学习虽能保持准确率，却使检测器公平性不断恶化。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- AGI Hunt不来梅大学 OWL-ML 研究：持续学习保住深伪检测准确率却加剧不公平
不来梅大学 OWL-ML 团队 Martin Mundt 等人发布预印本《Time to Fake It》，用 11 个按发布时间排序的深度伪造数据集（2019 年 FaceForensics++ 至 2023 年 Stable Diffusion 生成器）模拟检测器持续更新过程。结果显示检测准确率虽能保持高位，公平性却随持续学习不断恶化。
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