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微软、GitHub 和 OpenAI 要求法院驳回 AI 版权诉讼
此前我们报道了GitHub Copilot 因版权问题被起诉，程序员兼律师Matthew Butterick与 Joseph Saveri 律师事务所的法律团队合作对 GitHub Copilot 发起集体诉讼，起诉方认为，GitHub Copilot 基于公开的 GitHub 仓库来训练他们的 AI 系统，此举侵犯了大量创作者的合法权利。 随后Butterick 和他的法律团队又以类似的理由代表两名匿名软件开发商提起了第二起针对微软、GitHub 和 OpenAI的集体诉讼。 而据路透社近日报道，在上周提交给旧金山联邦法院的两份法庭文件中，微软旗下的 GitHub 和 OpenAI 表示，这起诉讼中概述的主张不成立，希望法院能驳回该诉讼。 在文件中，微软和 GitHub 表示该诉讼“因两个内在缺陷而失败：缺乏伤害和缺乏其他可行的索赔”，而 OpenAI 同样表示：原告“指控的一大堆索赔，未能证明我们违反公认的合法权利。”这些公司争辩说，原告依靠“假设事件”来提出索赔，并没有清晰描述该工具如何对个人造成版权伤害。 Copilot 没有从公众可用的开源代码中撤回任何内容，相反，Copil...
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每日一博 | 如何实现千万级优惠文章的优惠信息同步
作者：京东科技 文涛 背景 金融社区优惠文章是基于京东商城优惠商品批量化自动生成的，每日通过不同的渠道获取到待生成的SKU列表，并根据条件生成优惠文章。 但是，生成优惠文章之后续衍生问题： 该商品无优惠了，对应文章需要做取消推荐或下架处理，怎样能更快的知道该商品无优惠了呢？ 方案介绍 方案对比 方案1 承接该商品所有变更信息的消息，发生变更后二编文章。 优点： 实时，一旦变更立刻知道并更新文章。 缺点： 1 开销大，是要承接的消息多，可能100台机器也不一定能承接（亿级变更）。 2 耦合高，需要对接的业务方多，全部对接需要很长的周期及人力，同时对方发生业务变更需要通过人员同步更新逻辑。 方案2 通过任务轮训文章，调外部接口判断该商品是否有优惠，之后做相应的处理。 优点： 1 业务模型较简单，只需要判断是否有优惠或优惠变更即可。 2 优惠侧投入较小，只需要投入调度任务的机器即可。 缺点： 不实时，数据量大了，对任务的实时性是个挑战。 方案3 针对方式2的缺点，我们推出了【可伸缩自动任务】 + 【首次曝光监测】的组合模式。 即自己实现分布式调度增强，提高数据处理能力，提高调度鲁棒性、自动化...
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