马斯克旗下AI助手Grok被指可生成涉及真人及未成年人的性化深伪内容，引发争议。28家美国社会组织联名致信苹果与谷歌CEO，要求下架X平台及Grok应用，指责两家公司未严格执行应用商店政策。
印尼和马来西亚因AI伦理问题封锁Grok。该聊天机器人图像生成功能监管缺失，被滥用于制作涉及真实女性及未成年人的非自愿色情深度伪造内容。
英国首相斯塔默要求马斯克旗下X平台对AI聊天机器人Grok卷入制造色情深伪图像事件负责，强调必须清理有害内容。报道称，Grok一项允许用户随意编辑图像的功能，导致大量针对女性及未成年人的性化深伪内容泛滥。
xAI完成200亿美元E轮融资，创2026年全球AI领域融资新高。本轮投资方包括Valor Equity Partners、富达及战略投资者英伟达，资金将用于扩建数据中心和升级Grok大模型。但与此同时，其AI聊天机器人Grok被曝存在严重安全漏洞。
一款免费的 AI 换脸工具，支持照片和视频的深度伪造。
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AI音频检测工具，高效、多语言的深度伪 造检测解决方案
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AASIST3是基于AASIST架构的增强版本，专门用于语音深度伪造检测。该模型融入了Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)，结合自监督学习特征和额外正则化技术，能有效提升语音深度伪造检测的性能和鲁棒性。
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基于wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，准确率达99.66%
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使用微调Vision Transformer（ViT）检测深度伪造图像的二分类模型
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这是一个专注于图像文本到文本处理的多模态伪造表征学习模型，用于检测扩散生成的视频内容，通过多模态特征学习识别深度伪造内容。
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基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，用于识别合成或篡改的语音内容
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一种用于检测深度伪造图像的视觉变换器模型，通过对比学习和全局-局部相似性分析实现高精度伪造检测。
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基于wav2vec2架构的音频分类模型，针对深度伪造音频检测任务进行微调，在性别识别和伪造音频检测方面表现优异。
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基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，在评估集上准确率达95.45%
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基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，在多民族英语数据集上训练，能够有效识别伪造音频，评估准确率达到95.45%。
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基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频识别模型，在评估集上准确率达95.45%
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基于SigLIP2视觉-语言编码器微调的深度伪造图像检测模型，用于二分类真实与合成图像
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基于微软WavLM-base微调的深度伪造音频检测模型，在ASVspoof 2019数据集上表现优异，准确率达99.79%
基于HuBERT架构的音频分类模型，专门用于检测深度伪造音频和音频欺骗
基于facebook/wav2vec2-base-960h微调的音频分类模型，专注于深度伪造和音频欺骗检测。
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该模型由Rudolf Enyimba训练完成，用于检测深度伪造图像，测试准确率达98.70%。
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基于HuggingPics生成的图像分类模型，用于区分深度伪造图片和真实图片
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基于facebook/wav2vec2-base-960h在asvspoof2019数据集上微调的语音深度伪造检测模型
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