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Es wird gemunkelt, dass WordPress- und Tumblr-Betreiber planen, Benutzerdaten an KI-Unternehmen zu verkaufen, und Beamte stellen klar, dass sie keine nicht öffentlichen Inhalte teilen werden
Es wird gemunkelt, dass WordPress- und Tumblr-Betreiber planen, Benutzerdaten an KI-Unternehmen zu verkaufen, und Beamte stellen klar, dass sie keine nicht öffentlichen Inhalte teilen werden
Laut ausländischen Medienberichten wurde Automattic, dem Betreiber der Blogging-Plattformen WordPress und Tumblr, kürzlich vorgeworfen, geplant zu haben, Benutzerdaten an mehrere Unternehmen für künstliche Intelligenz zu verkaufen. Als Reaktion auf diese Angelegenheit haben die Verantwortlichen von Automattic erklärt, dass sie KI-Crawler standardmäßig blockieren werden und versprechen, keine unbefugten Daten weiterzugeben.
404 Media wies darauf hin, dass laut internen Dokumenten, die sich in ihrem Besitz befinden, der Tumblr-Produktmanager sagte, dass Automattic Datensätze für OpenAI und Midjourney vorbereitet.
Dieser Datensatz, der den Inhalt aller öffentlichen Beiträge auf Tumblr in den letzten zehn Jahren enthält, enthält viele Teile, die nicht an Außenstehende weitergegeben werden sollten.
Private Beiträge auf öffentlichen Blogs
Gelöschte/deaktivierte Beiträge auf Blogs
Private Nachrichtenantworten
Partner besitzen urheberrechtlich geschützte bezahlte Werbeinhalte
bei 404 Media After the Bericht kam ans Licht, Automattic gab eine Erklärung zur „Aufrechterhaltung der Benutzerauswahl“ im sich schnell entwickelnden Bereich der KI ab. Die Erklärung zeigt, dass das Unternehmen den neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie aktiv Aufmerksamkeit schenkt und sich dazu verpflichtet, die Zusammenarbeit mit KI-Unternehmen zu prüfen und dabei die Privatsphäre der Benutzer und die Datenkontrolle zu respektieren. Automattic legt Wert auf die Achtung des Wahlrechts der Nutzer und betont gleichzeitig die Bedeutung des Datenschutzes und der Datensicherheit. Sie sagten, sie würden weiterhin auf die Entwicklung der KI-Technologie achten und hart daran arbeiten, sicherzustellen, dass Benutzer in diesem sich schnell verändernden Bereich mehr Kontrolle und Transparenz hätten. Diese Erklärung unterstreicht das Engagement des Unternehmens für den Schutz von Benutzerrechten und Datenschutz, um sicherzustellen, dass Benutzer im KI-Zeitalter
Automattic sagt, dass es derzeit KI-Plattform-Crawler standardmäßig blockiert. WordPress- und Tumblr-Benutzer können das Daten-Scraping durch KI-Unternehmen über Einstellungen blockieren. Auf dieser Website wurde darauf hingewiesen, dass Automattic angegeben hat, dass die neue Blockierungsoption standardmäßig aktiviert wäre, wenn der Benutzer zuvor das Crawlen der Suchmaschine deaktiviert hätte.
Darüber hinaus erkennt Automatic an, dass es derzeit kein Gesetz gibt, das KI-Crawler dazu zwingt, sich an diese Nicht-Crawling-Präferenz zu halten. Aufgrund der bevorstehenden Umsetzung relevanter EU-Rechtsvorschriften könnte sich diese Situation jedoch bald ändern.
Das Unternehmen bestätigte außerdem, dass es direkt mit bestimmten KI-Unternehmen zusammenarbeitet, um nur Inhalte bereitzustellen, die auf WordPress und Tumblr öffentlich sind, und dass Benutzern die Weitergabe an Drittunternehmen nicht untersagt wurde.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEs wird gemunkelt, dass WordPress- und Tumblr-Betreiber planen, Benutzerdaten an KI-Unternehmen zu verkaufen, und Beamte stellen klar, dass sie keine nicht öffentlichen Inhalte teilen werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
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Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
