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伦敦高院驳回 Getty 诉 Stability AI 案:AI 模型训练不构成版权侵权

英国高等法院近日驳回了由全球图片巨头 Getty Images 提起的针对 Stability AI 的版权诉讼,这一判决被视为生成式人工智能领域的重大里程碑。案件焦点在于:使用受版权保护的图像训练 AI 模型是否构成侵权。 Getty Images 指控 Stability AI 在未经许可的情况下“抓取”了其数百万张照片,用于训练其生成式模型 Stable Diffusion,称这一行为对创意产业构成“生存威胁”。然而,随着案件推进,Getty最终撤回了部分核心指控,包括对模型训练方式及生成内容的直接侵权指控。 根据法院文件,没有证据显示 Stable Diffusion 的训练过程发生在英国。这使得案件的讨论范围被限制在“间接版权侵权”和“商标侵权”两个方面。 负责审理此案的乔安娜·史密斯法官明确指出,像 Stable Diffusion 这样的人工智能模型并不会储存或复制任何受版权保护的作品,因此不构成英国《版权、设计与专利法》(CDPA)意义上的“侵权复制品”。 她在判决书中写道:“AI模型的训练涉及提取特征和统计模式,而非再现原始作品本身。模型权重并不等同于作品副本。”这意...

如何在不可信的云环境中,构建兼具极致性能与卓越安全的大语言模型(LLM)推理服务?

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow/secretflow 关于作者:大家好!我是 2025隐语杯数据挑战赛"密态大模型推理的隐私保护"赛道的参赛选手祁宏,来自香港科技大学(广州),我在研究生阶段的研究方向是大模型,指导老师是唐靖教授。 非常荣幸能够在本次赛题中获得冠军,这不仅是对我过去努力的认可,更是一次难得的学习与成长机会。同时,我也十分高兴能与大家分享我在参赛过程中的经验、思考与收获。如有不足之处,还请各位多多指正与交流,共同进步! 本文摘要 本项目旨在应对"隐语杯"密态大模型推理挑战赛的核心命题:如何在不可信的云环境中,构建兼具极致性能与卓越安全的大语言模型(LLM)推理服务。 针对赛题在初赛和决赛阶段对性能与安全综合能力的双重考量,我采取了"先优化、后加固"的两阶段研发策略,成功打造了一个在Intel TDX机密计算环境中运行的高性能、强安全Qwen3-1.7b推理方案。 性能优化阶段,通过系统性地引入llama.cpp高性能C++引擎、应用Q4_...

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