因违规收集AI训练数据，谷歌在法被罚2.5亿欧元
因违规收集AI训练数据，谷歌在法被罚2.5亿欧元谷歌就此成为了第一家因为训练数据而被罚款的人工智能公司。
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8720 点击 2024-03-28 17:03
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谷歌就此成为了第一家因为训练数据而被罚款的人工智能公司。
最近，OpenAI CTO Murati接受采访时，对Sora训练数据语焉不详、支支吾吾的表现，已经成了全网热议的话题。毕竟，要是一个处理不好，OpenAI就又要陷入巨额赔偿金的诉讼之中了。
大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Law 的存在，这一定律量化了模型性能与训练数据规模、模型架构等设计要素之间的关系，为模型开发、资源分配和选择合适的训练数据提供了宝贵的指导。
好消息，好消息，真·Sora视频上新了！走过路过不要错过！
AI 生成 3D 模型最难的一关，终于被搞定了。
图像到视频生成（I2V）任务旨在将静态图像转化为动态视频，这是计算机视觉领域的一大挑战。其难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息，同时确保图像内容的真实性和视觉上的连贯性。大多数现有的 I2V 方法依赖于复杂的模型架构和大量的训练数据来实现这一目标。
最近由UCSC的研究人员发表论文，证明大模型的零样本或者少样本能力，几乎都是来源于对于训练数据的记忆。
对于ChatGPT变笨原因，学术界又有了一种新解释。加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出：在训练数据截止之前的任务上，大模型表现明显更好。
若愚科技与哈工深联合研发了语言大模型基座---立知和多模态大模型基座---九天，总参数规模达130亿，训练数据超1500B tokens, 能完成多任务、多轮对话、中英翻译、思维链、工具使用等多种类型的指令数据
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。