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Alibaba Cloud remporte un procès pour la première fois : l'application copieuse Tongyi Qianwen perd la première instance d'un procès pour contrefaçon
Alibaba Cloud remporte un procès pour la première fois : l'application copieuse Tongyi Qianwen perd la première instance d'un procès pour contrefaçon
Alibaba Cloud et Alibaba ont poursuivi l'éditeur de l'application copie Tongyi Qianwen. L'éditeur a gagné en première instance et a été condamné à compenser les pertes économiques et les frais de protection des droits dus à la violation de marques déposées et à une fausse publicité, et a publié une déclaration d'excuses. sur le site officiel pendant 15 jours consécutifs. Le premier jugement réussi en matière de lutte contre la contrefaçon et de protection des droits des grands modèles offre une protection solide contre les contrefaçons.
Récemment, le tribunal populaire intermédiaire de Wuhan a rendu un jugement de première instance, concluant que Feiyou Technology Company avait publié des logiciels contrefaits « Tongyi Qianwen » et « Tongyi Tingwu » sans autorisation, et était soupçonné de contrefaçon de marque et fausse pub. Le verdict montre que lorsque « l'application officielle Tongyi Qianwen » d'Alibaba Cloud était encore en phase de test et n'avait pas été officiellement publiée, Feiyou Technology en a profité pour fournir des logiciels contrefaits « Tongyi Qianwen » et « Tongyi Ting » dans le parc logiciel qu'elle exploitait. . Enlightenment" et l'a décrit comme la version officielle d'Ali, et a créé une zone de téléchargement Tongyi Qianwen.
Feiyou Technology affirme que son lien de téléchargement de logiciel finira par rediriger vers le site officiel d'Alibaba Cloud. Cependant, le tribunal a estimé que ces applications n'étaient pas en mesure d'afficher pleinement le logiciel Alibaba Cloud impliqué dans l'affaire et pouvaient réduire l'expérience utilisateur et la fonction d'assurance qualité de la marque impliquée dans l'affaire. De plus, certains liens affichent l'interface de téléchargement d'autres logiciels après ouverture, ou affichent des applications sans rapport avec le logiciel concerné après téléchargement et installation, ce qui constitue une violation des droits exclusifs d'Alibaba sur les marques déposées.
Au cours de l'enquête judiciaire, il a été constaté que Feiyou Technology utilisait toujours la marque « Tongyi Qianwen » dans certains liens. Le tribunal a rendu un jugement l'obligeant à mettre immédiatement fin aux contrefaçons et à la fausse propagande afin d'éliminer l'impact de la concurrence déloyale. En outre, Feiyou Technology doit également compenser les pertes économiques et les dépenses de protection des droits pertinentes, et présenter des excuses publiques.
Selon le compte public Alibaba Cloud WeChat, de nombreux utilisateurs ont signalé avoir rencontré des applications et des comptes copiés se faisant passer pour « Tongyi Qianwen », et certains d'entre eux prétendent même être officiels pour facturer les utilisateurs. En fait, Alibaba Cloud a divulgué dès juin une série de logiciels et de sites Web copiés qui utilisaient frauduleusement le nom et le logo de « Tongyi Qianwen » sur son compte public, et a déclaré avoir engagé des poursuites judiciaires contre les sociétés concernées. Cette situation a suscité une inquiétude et une vigilance généralisées, rappelant aux utilisateurs de se méfier de ces produits contrefaits et de les signaler rapidement. Alibaba Cloud continuera de lutter contre la contrefaçon et de protéger les droits et la sécurité des utilisateurs.
Alibaba Cloud rappelle aux utilisateurs que lors du téléchargement de l'application Tongyi Qianwen, veuillez vous assurer que l'éditeur est Alibaba Cloud Computing Co., Ltd. Tous les produits de la série Tongyi sont actuellement gratuits, et toute personne qui demande des frais pour recharger est une application imitatrice ou un brocanteur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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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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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
