WordPressとTumblrの運営者がユーザーデータをAI企業に販売する計画があると噂されており、関係者は非公開コンテンツを共有しないと明言している
海外メディアの報道によると、ブログプラットフォームWordPressとTumblrの運営会社Automatticは最近、ユーザーデータを複数の人工知能企業に販売する計画を立てていたとして告発された。この件に対し、Automattic関係者はAIクローラーをデフォルトでブロックし、不正なデータを共有しないことを約束すると返答した。
404 Media は、保有する内部文書に基づいて、Tumblr プロダクト マネージャーが Automattic が OpenAI と Midjourney 用のデータセットを準備していると述べたと指摘しました。
このデータセットには、過去 10 年間の Tumblr 上のすべての公開投稿の内容が含まれており、部外者に公開すべきではない部分が多く含まれています。- #公開ブログの非公開投稿
- ブログの削除/非アクティブ化された投稿
- ##プライベート メッセージの返信
- パートナーが所有する有料プロモーション コンテンツ
- 404 Media レポートが明らかになった後、Automattic は「ユーザーの保護」に関する声明を発表しました。急速に進化するAI分野における「選択」。この声明は、同社がAI技術の最新開発に積極的に注目しており、ユーザーのプライバシーとデータ管理を尊重しながらAI企業との協力を模索することに尽力していることを示している。 Automattic は、プライバシー保護とデータ セキュリティの重要性を強調しながら、ユーザーの選択する権利の尊重を強調しています。 AIテクノロジーの進化に今後も注目し、この急速に変化する分野においてユーザーがより多くのコントロールと透明性を確保できるよう懸命に取り組んでいくと述べた。この声明は、ユーザーの権利とデータプライバシーを保護し、ユーザーが確実に
Automattic 社によると、現在デフォルトで AI プラットフォーム クローラーをブロックしているとのことです。 WordPress と Tumblr のユーザーは、設定を通じて AI 企業によるデータ スクレイピングをブロックできます。このサイトでは、ユーザーが以前に検索エンジンのクロールを無効にしていれば、新しいブロック オプションがデフォルトでオンになると Automattic が述べていることに注目しました。
さらに、Automatic は、現時点では AI クローラーにこのクロールなしの優先順位の遵守を強制する法律がないことを認めています。ただし、EU の関連法の施行が差し迫っているため、この状況はすぐに変わる可能性があります。 同社はまた、特定の AI 企業と直接協力して
WordPress と Tumblr で公開されているコンテンツのみを提供し、ユーザーがサードパーティ企業との共有を禁止していないことも確認しました。以上がWordPressとTumblrの運営者がユーザーデータをAI企業に販売する計画があると噂されており、関係者は非公開コンテンツを共有しないと明言しているの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

フロントエンド開発の世界では、VSCode はその強力な機能と豊富なプラグイン エコシステムにより、数多くの開発者に選ばれるツールとなっています。近年、人工知能技術の急速な発展に伴い、VSCode 上の AI コード アシスタントが登場し、開発者のコーディング効率が大幅に向上しました。 VSCode 上の AI コード アシスタントは雨後のキノコのように出現し、開発者のコーディング効率を大幅に向上させました。人工知能テクノロジーを使用してコードをインテリジェントに分析し、正確なコード補完、自動エラー修正、文法チェックなどの機能を提供することで、コーディング プロセス中の開発者のエラーや退屈な手作業を大幅に削減します。今日は、プログラミングの旅に役立つ 12 個の VSCode フロントエンド開発 AI コード アシスタントをお勧めします。
