


Inquiets de voir leur image détournée, les acteurs hollywoodiens exigent le paiement des clones d'IA
Nouvelles du 6 juin, selon le rapport britannique du "Financial Times", dans le cadre des nouvelles négociations contractuelles de cette semaine avec les studios de cinéma et les sociétés de divertissement, La Hollywood Screen Actors Guild a commencé à discuter des questions de rémunération à l'ère de l'intelligence artificielle , à savoir Comment les artistes live doivent-ils être rémunérés pour le travail de leurs « doublures numériques » .
Les acteurs et actrices d'Hollywood s'inquiètent depuis longtemps du potentiel perturbateur de l'IA, craignant que cette technologie n'entraîne la perte de scénaristes, de doubleurs et d'autres emplois. Les acteurs craignent également de perdre le contrôle de leur propre image, car la technologie de l'IA a été utilisée pour créer des vidéos « deepfake » basées sur les ressemblances d'acteurs tels que Keanu Reeves et Tom Cruise.
Duncan Crabtree Ireland, négociateur en chef de la Hollywood Screen Actors Guild, a déclaré : « Au cours des 18 derniers mois, Nous avons prêté une attention particulière au développement rapide de la technologie d'IA générative en temps réel, et cela a affecté la vie de nos membres. les emplois sont en hausse . »
La Hollywood Screen Actors Guild entamera mercredi des négociations avec les studios hollywoodiens et les sociétés de divertissement pour finaliser un nouveau contrat de trois ans. L'Irlande a déclaré que la priorité absolue du syndicat était de garantir que les acteurs aient le droit de connaître les doubles IA créés à l'aide de leurs ressemblances et qu'ils soient payés équitablement pour le travail des doubles numériques.
L’Irlande a déclaré : « Nous ne voulons pas voir les acteurs hollywoodiens être de moins en moins payés en concurrence avec leurs propres doubles numériques. Tous les emplois de nos membres doivent être négociés en plus d’une certaine garantie minimale, et cela est réalisé par. Le point de départ d'un objectif est de laisser les grandes entreprises payer pour des portraits créés par l'IA. »
Un négociateur expérimenté a ajouté : « George Clooney ne pourra peut-être participer qu'à la production de deux à trois films par an, mais il y en a. Avec une doublure numérique, vous pourrez peut-être lui faire tourner six films Tant que vous pouvez obtenir une compensation raisonnable, l'IA peut aussi être une opportunité pour les acteurs
Selon des rapports précédents d'IT House, il y avait des précédents Les négociations salariales. La Hollywood Writers Guild, qui a échoué et s'est mise en grève, est plus opposée à l'IA. Elle a clairement exprimé ses inquiétudes quant au fait que le développement de la technologie de l'IA entraînerait la perte d'emploi des scénaristes. Dans ce contexte, la question de savoir si la Hollywood Screen Actors Guild peut conclure de nouveaux accords avec de grandes entreprises a attiré davantage l'attention du monde extérieur.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

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