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来源：https://t.co/xrk6UsN4oQ
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吉卜力、万代南梦宫和史克威尔艾尼克斯齐声施压：OpenAI，请停止用我们的内容来训练AI 作者：Stevie Bonifield 上周，一个代表日本“内容大厂”的组织（比如吉卜力工作室、万代南梦宫等）公开发话了。 这个组织名叫“日本内容海外发行协会”（简称CODA），它原本是一个反盗版机构。根据他们发布的一封公开信，CODA要求OpenAI停止使用其会员的内容来训练Sora 2。 信中措辞严厉地指出：“CODA认为，在机器学习过程中发生的复制行为，可能已构成版权侵犯。” 毕竟，训练出来的AI模型（这里特指Sora 2，一个能生成视频的AI模型）最终“吐出”了包含他们受版权保护的角色的内容。 事情的起因是，Sora 2自9月30日推出以来，生成了雪片般包含日本IP（知识产权，这里指动漫角色、作品风格等）的内容。这股浪潮首先惊动了日本政府，他们正式要求OpenAI停止复制日本的艺术作品。 话说回来，这也不是OpenAI的AI第一次“钟情”于日本动漫了——就在今年3月，GPT-4o发布时，其一大亮点就是能生成铺天盖地的“吉卜力风格”图像。更有趣的是，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）本人，目前在X上用的头像，就是一张酷似吉卜力画风的肖像画。 面对争议，奥特曼上个月曾宣布，OpenAI将为IP持有者修改Sora的“选择退出”政策。 但CODA并不买账。他们声称，搞“选择退出”政策（这是一种“我先用了，你如果不想被用，你再来申请退出”的机制）从一开始就可能违反了日本的版权法。CODA强调：“根据日本的版权制度，使用受版权保护的作品通常需要事先获得许可，我们这没有‘通过事后反对来免除侵权责任’的说法。” 因此，CODA现在代表其所有会员（包括吉卜力、万代等巨头）要求OpenAI对其会员的版权主张“做出真诚的回应”。并且，未经他们许可，立即停止将其内容用于机器学习。 这似乎不仅包括停止让Sora生成这些IP内容，更包括从源头上——也就是训练数据（training data）里——就不能再用日本的IP。
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We have TPUs in space. I have a DiLoCo implem running on TPUs. Cosmic Distributed Learning when?
Distributed Learning @ deepmind | DiLoCo, DiPaCo. Continual Learning PhD @ Sorbonne
Das ist so dumm. Statt einmal die Basics richtig zu machen will VW wieder die eierlegende Wollmilchsau und läuft mit Rivian in das nächste Cariad Desaster. Rivian hat 10x bessere Software und UX als jede Marke von VW und trotzdem werden sie als „Trupp“ herabgewürdigt und die Collab scheitert. Ich bekomme 2015er Tesla Vibes. Gleiche Fehler, gleiche Arroganz, 10 Jahre später. Dachte man hat die Wichtigkeit funktionierender Software mittlerweile verstanden. Es geht nicht um Individualisierbarkeit und Gimmicks. Wenn es nach Kunden geht ist in JEDEM Auto einfach CarPlay. Es geht darum, dass die Basics verlässlich und verständlich funktionieren. Aber das bekommen *so viele* OEMs nicht hin. VW nicht. Volvo nicht. Mercedes nicht. Stattdessen bauen sie Easter Eggs mit ruckelnden Animationen, TikTok in die S-Klasse oder ein Twitter Widget für den Fahrer…!? Die checken es einfach nicht… Ich bete dass @Porsche‘s neuer CEO Dr. Leiters das endlich versteht. 🙏🙏🙏
Founder 📈 @parqetapp Host of 🎙 @minimalempires Prev. @stripe
It’s a misconception to think that popular implementations of AI inference pipelines using transformer-based LLMs are somehow leaving huge amounts of performance on the table as a result of engineering mistakes or sloppiness.
Former Quant Investor, now building @lumera (formerly called Pastel Network) | My Open Source Projects: https://t.co/9qbOCDlaqM
Finally, we've drastically improved the performance of using LSPs. Python and TypeScript LSPs are now faster by default. Memory is dynamically configured based on available RAM. We've also fixed a number of memory leaks and improved memory usage.
The best way to code with AI.