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Anthropic 支付 15 亿美元和解版权诉讼

AI初创公司Anthropic近日同意支付至少15亿美元,以和解一起涉及50万本书籍的版权侵权诉讼。这一和解协议创下美国版权案件史上的最高金额记录,标志着AI行业与内容创作者之间版权争议的重要里程碑。 根据诉讼指控,Anthropic被指通过Library Genesis和Pirate Library Mirror等盗版网站下载了超过700万本电子书,并将这些内容用于训练其聊天机器人Claude。和解协议显示,每位受影响的作家预计将获得约3000美元赔偿,远高于美国作家协会最初预估的750美元。 此外,Anthropic还承诺销毁其下载的所有原始文件及副本。该案件于去年8月由作家安德里亚·巴茨、查尔斯·格雷伯和柯克·华莱士·约翰逊等人代表提起诉讼。 在法庭审理过程中,Anthropic曾试图以"合理使用"原则为其行为辩护,但法院并未采纳这一辩解。法院认为,Anthropic明知使用的是盗版材料,因此其合理使用主张不能成立。 美国作家协会首席执行官玛丽·拉森伯格对和解结果表示积极态度,认为这向AI行业传达了明确信号:未经授权使用作家作品进行AI训练将面临严重法律后果。 然而,业内分析人士...

OpenAI 最新论文:语言模型为什么会出现幻觉?

OpenAI 近日发表的新论文《Why language models hallucinate》研究了语言模型产生幻觉的核心原因,认为是现有训练与评估机制鼓励模型猜测而非承认不确定性。 该论文认为,语言模型之所以会产生幻觉(即在不确定时进行猜测,生成看似可信但错误的陈述,而不是承认不确定性),是因为现有的训练和评估程序更倾向于奖励猜测行为,而非承认不确定性的做法 。 就像面对难题的学生一样,大型语言模型在不确定时有时会进行猜测,从而产生看似合理但错误的陈述,而不是承认不确定性。 这种“幻觉”现象即使在最先进的系统中也持续存在,并会破坏信任。 我们认为,语言模型产生幻觉是因为训练和评估程序奖励猜测而非承认不确定性,我们还分析了现代训练流程中产生幻觉的统计原因。 幻觉无需被神秘化——它们源于简单的二元分类错误。如果无法将不正确的陈述与事实区分开来,那么预训练语言模型中的幻觉就会在自然的统计压力下产生。 接着我们认为,幻觉之所以持续存在,是因为大多数评估的评分方式——语言模型被优化成优秀的“考生”,而在不确定时进行猜测可以提高测试表现。 这种惩罚不确定性回答的“流行病”只能通过一种社会技术性...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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