


L'assistant de programmation Microsoft GitHub a fait l'objet de plaintes : changer le ton et réécrire le code public pour éviter les droits d'auteur
Selon l'actualité du 12 juin, lors de l'utilisation d'IA telles que ChatGPT, des amis d'IT House ont probablement tapé "Réécrivez cette phrase sur un ton différent...". En conséquence, Microsoft a également corrigé ce problème.
Un dossier de plainte en cours contre Microsoft et GitHub indique que l'assistant de programmation Copilot dans GitHub effectuera une « réécriture tonale » sur le « code public », puis le publiera pour éviter les frais de droits d'auteur.
Le procès a été initialement déposé en novembre de l'année dernière par quatre plaignants anonymes ("J. Doe"), qui affirmaient que Copilot utilisait l'IA pour former du code public d'une manière qui violait la loi sur le droit d'auteur et les exigences de licence logicielle, et finalement sous la forme « Appropriez » le code des autres comme le vôtre. Microsoft et GitHub ont tenté de classer l'affaire, mais le juge a finalement décidé que l'affaire nécessitait plus de temps et a autorisé les plaignants à ajouter davantage de détails en matière de preuves.
▲ Documents judiciaires sources d'images
Il est rapporté que GitHub a lancé un filtre appelé "Suggestions correspondant au code public" en juillet de l'année dernière. Lorsque le filtre est activé, GitHub Copilot "codera les suggestions" et GitHub "Code public". " sur le "Code public" effectue une "vérification de duplication" d'environ 150 caractères. Si le "taux de vérification de duplication" est trop élevé, le contenu de sortie ne sera pas fourni à l'utilisateur
Le plaignant estime que ce filtre est fondamentalement sans valeur , car le filtre vérifie uniquement le contenu correspondant exactement et il ne peut pas être détecté s'il est légèrement modifié. GitHub essaie de modifier le contenu de sortie de Copilot via une « réécriture tonale » pour donner l'impression que le contenu n'est pas directement copié pour éviter. violation du droit d'auteur et de la licence.
IT House a appris après enquête que ce document de plainte énumère une série d'accusations contre Microsoft et GitHub :
- Violation du Digital Millennium Copyright Act
- Rupture de la licence du code source ouvert
- Enrichissement déloyal
- Concurrence déloyale
- Vente de matériel sous licence en violation des politiques de GitHub
- Interférence intentionnelle dans les relations économiques futures
- Interférence négligente dans les relations économiques futures
En réponse à ces accusations, un porte-parole de Microsoft a fermement nié cela et a répondu : « Nous croyons fermement que l'IA va changer la façon dont le monde crée des logiciels, ce qui se traduira par une plus grande productivité et, surtout, des développeurs plus heureux. Nous pensons que Copilot est conforme aux lois applicables et nous nous engageons dès le début à innover Copilot de manière responsable. Nous continuerons d'investir et de défendre l'expérience de développement basée sur l'IA du futur."
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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

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

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.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

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

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