


L'IA échoue dans sa première bataille pour remplacer les éditeurs humains, Wikipédia ne considère plus les médias CNET comme une source fiable
Nouvelles du 2 mars, générer des articles d'actualité en quelques secondes est certes une solution de déploiement très attractive pour l'industrie des médias, mais la technologie média CNET n'a pas reçu d'applaudissements après sa première mise en œuvre, Au contraire, elle a nui à sa réputation .
Wikipedia a une page intitulée « Sources fiables / Sources pérennes » qui répertorie les sources d'information fiables et fiables.
À partir de 2022, CNET a commencé à expérimenter l'utilisation de l'intelligence artificielle pour générer certains articles. Cependant, ces articles contenaient un grand nombre d'erreurs grammaticales et de plagiat évident, ce qui a eu de graves conséquences sur la réputation de l'entreprise. Après avoir fait face à des critiques négatives et à des pressions extérieures, CNET a décidé de mettre immédiatement fin au projet d'intelligence artificielle et a activement corrigé les erreurs contenues dans ces articles.
Basé sur une enquête et un sondage auprès des éditeurs de Wikipédia qui ont conclu que le contenu publié sur CNET entre novembre 2022 et janvier 2023 devrait être considéré comme « généralement peu fiable ».
Bien que les éditeurs humains de CNET aient bien performé au cours de cette période, les éditeurs de Wikipédia pensent que la qualité du travail de l’IA pourrait avoir un impact sur la crédibilité globale de la publication.
L'avis Wikipédia joint à ce site se lit comme suit :
CNET a commencé à utiliser expérimentalement un outil d'intelligence artificielle en novembre 2022, conçu pour générer rapidement des articles, mais ces articles peuvent contenir des inexactitudes factuelles et une confusion dans les liens d'affiliation. Cette décision vise à améliorer les classements SEO.
Cet outil d'intelligence artificielle a écrit plus de 70 articles liés à la finance et les a publiés sous la signature « CNET Money Staff ». Suite à la pression continue de Red Ventures, plus de la moitié des articles ont été corrigés.
CNET a depuis annoncé une pause dans l'utilisation de ses outils d'IA, mais les inquiétudes concernant son contenu éditorial piloté par les annonceurs restent non résolues.
Maintenant, le guide des sources de Wikipédia propose un tableau saisissant résumant l'opinion du site sur CNET :
CNET était fiable avant d'être acquis par Red Ventures, et n'était pas fiable au moment où il a été découvert qu'il utilisait l'intelligence artificielle, et " les normes éditoriales se sont dégradées" depuis 2020.
CNET est une société de médias basée à San Francisco, aux États-Unis, qui se concentre sur l'actualité technologique. Elle a été fondée en 1993 par Halsey Minor et Shelby Bonnie. Dans les premières années, elle diffusait des programmes télévisés et envisageait initialement de créer une chaîne de télévision par câble. Plus tard, Internet est devenu populaire et la société opérait principalement en ligne et était cotée au Nasdaq.
En 2008, CBS a annoncé l'acquisition de CNET Corporation pour 1,8 milliard de dollars. Le 14 septembre 2020, CBS l'a vendu à la société de marketing numérique Red Ventures pour 500 millions de dollars, et la transaction a été finalisée le 30 octobre de la même année.
À partir de 2021, CNET a commencé à supprimer en masse ses anciennes histoires et à utiliser Internet Archive pour les archiver, une décision qui a été considérée comme une tentative de faire grimper le classement du site.
En 2022, il a été révélé que l'intelligence artificielle était utilisée pour rédiger des articles, et la qualité des articles associés variait. Dans le même temps, les licenciements et le gel des promotions ont commencé. Après la polémique autour de l’incident, il a finalement été décidé de mettre fin à l’utilisation de l’intelligence artificielle en janvier 2023.
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Pour créer un tableau de données à l'aide de PhpMyAdmin, les étapes suivantes sont essentielles: connectez-vous à la base de données et cliquez sur le nouvel onglet. Nommez le tableau et sélectionnez le moteur de stockage (InnODB recommandé). Ajouter les détails de la colonne en cliquant sur le bouton Ajouter une colonne, y compris le nom de la colonne, le type de données, s'il faut autoriser les valeurs nuls et d'autres propriétés. Sélectionnez une ou plusieurs colonnes comme clés principales. Cliquez sur le bouton Enregistrer pour créer des tables et des colonnes.

La fragmentation de la mémoire redis fait référence à l'existence de petites zones libres dans la mémoire allouée qui ne peut pas être réaffectée. Les stratégies d'adaptation comprennent: Redémarrer Redis: effacer complètement la mémoire, mais le service d'interruption. Optimiser les structures de données: utilisez une structure plus adaptée à Redis pour réduire le nombre d'allocations et de versions de mémoire. Ajustez les paramètres de configuration: utilisez la stratégie pour éliminer les paires de valeurs clés les moins récemment utilisées. Utilisez le mécanisme de persistance: sauvegardez régulièrement les données et redémarrez Redis pour nettoyer les fragments. Surveillez l'utilisation de la mémoire: découvrez les problèmes en temps opportun et prenez des mesures.

La création d'une base de données Oracle n'est pas facile, vous devez comprendre le mécanisme sous-jacent. 1. Vous devez comprendre les concepts de la base de données et des SGBD Oracle; 2. Master les concepts de base tels que SID, CDB (base de données de conteneurs), PDB (base de données enfichable); 3. Utilisez SQL * Plus pour créer CDB, puis créer PDB, vous devez spécifier des paramètres tels que la taille, le nombre de fichiers de données et les chemins; 4. Les applications avancées doivent ajuster le jeu de caractères, la mémoire et d'autres paramètres et effectuer un réglage des performances; 5. Faites attention à l'espace disque, aux autorisations et aux paramètres des paramètres, et surveillez et optimisez en continu les performances de la base de données. Ce n'est qu'en le maîtrisant habilement une pratique continue que vous pouvez vraiment comprendre la création et la gestion des bases de données Oracle.

Pour créer une base de données Oracle, la méthode commune consiste à utiliser l'outil graphique DBCA. Les étapes sont les suivantes: 1. Utilisez l'outil DBCA pour définir le nom DBN pour spécifier le nom de la base de données; 2. Définissez Syspassword et SystemPassword sur des mots de passe forts; 3. Définir les caractères et NationalCharacterset à Al32Utf8; 4. Définissez la taille de mémoire et les espaces de table pour s'ajuster en fonction des besoins réels; 5. Spécifiez le chemin du fichier log. Les méthodes avancées sont créées manuellement à l'aide de commandes SQL, mais sont plus complexes et sujets aux erreurs. Faites attention à la force du mot de passe, à la sélection du jeu de caractères, à la taille et à la mémoire de l'espace de table

La surveillance efficace des bases de données Redis est essentielle pour maintenir des performances optimales, identifier les goulots d'étranglement potentiels et assurer la fiabilité globale du système. Le service Redis Exporter est un utilitaire puissant conçu pour surveiller les bases de données Redis à l'aide de Prometheus. Ce didacticiel vous guidera à travers la configuration et la configuration complètes du service Redis Exportateur, en vous garantissant de créer des solutions de surveillance de manière transparente. En étudiant ce tutoriel, vous réaliserez les paramètres de surveillance entièrement opérationnels

** Le paramètre central de la configuration de la mémoire redis est MaxMemory, qui limite la quantité de mémoire que Redis peut utiliser. Lorsque cette limite est dépassée, Redis exécute une stratégie d'élimination selon maxmemory-policy, notamment: Noeviction (rejeter directement l'écriture), AllKeys-LRU / Volatile-LRU (éliminé par LRU), AllKeys-Random / Volatile-Random (éliminé par élimination aléatoire) et TTL volatile (temps d'expiration). D'autres paramètres connexes incluent des échantillons maxmemory (quantité d'échantillon LRU), compression RDB

Le cœur des instructions Oracle SQL est sélectionné, insérer, mettre à jour et supprimer, ainsi que l'application flexible de diverses clauses. Il est crucial de comprendre le mécanisme d'exécution derrière l'instruction, tel que l'optimisation de l'indice. Les usages avancés comprennent des sous-requêtes, des requêtes de connexion, des fonctions d'analyse et PL / SQL. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe, les problèmes de performances et les problèmes de cohérence des données. Les meilleures pratiques d'optimisation des performances impliquent d'utiliser des index appropriés, d'éviter la sélection *, d'optimiser les clauses et d'utiliser des variables liées. La maîtrise d'Oracle SQL nécessite de la pratique, y compris l'écriture de code, le débogage, la réflexion et la compréhension des mécanismes sous-jacents.

Redis adopte un mécanisme de gestion granulaire de la mémoire, notamment: une structure de données conviviale bien conçue, un allocateur multi-mémoire qui optimise les stratégies d'allocation pour différentes tailles de blocs de mémoire, un mécanisme d'élimination de la mémoire qui sélectionne une stratégie d'élimination basée sur des besoins spécifiques et des outils pour surveiller l'utilisation de la mémoire. Le but de ce mécanisme est d'atteindre les performances ultimes, grâce à un contrôle fin et à une utilisation efficace de la mémoire, à minimiser la fragmentation de la mémoire et à améliorer l'efficacité d'accès, en veillant à ce que Redis fonctionne de manière stable et efficace dans divers scénarios.
