2015年4月24日,搜狐視頻在世界知識產(chǎn)權(quán)日前宣布,有視頻網(wǎng)站盜播搜狐視頻享有獨家信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的日本動漫作品《灌籃高手》的維權(quán)訴訟案件,經(jīng)北京市海淀區(qū)人民法院判決一審勝訴。這是搜狐視頻2014年底開展日漫專項維權(quán)行動以來獲得的首例針對日漫作品的勝訴案件,也是行業(yè)首起日漫維權(quán)勝訴判例。
搜狐視頻針對日本動漫發(fā)起專項維權(quán)行動以來,通過監(jiān)控、發(fā)函、電話溝通,并配合行政投訴和民事訴訟等多項手段,持續(xù)開展反盜版行動,經(jīng)過4個月持續(xù)不斷的行動, 盜用搜狐視頻獨家日漫作品侵權(quán)鏈接從年初的7000多條已降至目前的800多條。去年12月,針對有部分網(wǎng)站未經(jīng)許可,擅自在其網(wǎng)上播放日本動漫《灌籃高手》的行為,搜狐視頻以侵害作品信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)為由提起訴訟。針對搜狐視頻獨家日本動漫的盜播行為,搜狐視頻均已進行了證據(jù)保全,公證動漫作品達數(shù)百部次,涉及侵權(quán)網(wǎng)站十幾家。由于日本動漫作品版權(quán)情況復(fù)雜,境外證據(jù)的取得存在一定難度,且鮮有權(quán)利方就日本動漫發(fā)起維權(quán)訴訟,因此很多網(wǎng)站在明知侵權(quán)的情況下仍肆意盜播。搜狐視頻對此進行專項研究、對海內(nèi)外相關(guān)證據(jù)進行搜集整理,并首次發(fā)起規(guī)模維權(quán)。隨著首例日漫作品維權(quán)案件的勝訴,對于長期不下線或反復(fù)侵權(quán)的網(wǎng)站,搜狐視頻將進一步采取包括訴訟在內(nèi)的各項手段,鞏固日漫維權(quán)的成果。
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新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟大學(xué)團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。