■摘要本文探讨了与生成式人工智能的开发和使用相关的版权法问题。知识产权产生于报纸和图像等受版权保护的作品中，一般来说，复制需要获得作者的许可，个人使用等情况除外。鉴于现代信息技术的进步，《著作权法》规定，以信息分析为目的、以“欣赏”为目的而复制作品，作者的权利不包括在内，但复制行为不当地损害作者权利的除外（第30条之4）。此外，即使出于分析目的而复制和提供结果的目的是“享受”，即使对作者的不利可以说是“轻微”，作者的权利也会受到限制（第47条之5）。为了构建生成式人工智能，开发人员将训练数据（包括受版权保护的材料）加载到人工智能模型中。该作品通常以信息分析为目的，一般不以“享受”为目的，因此根
Gemini 3: Google LLC’s Big Bet On Coding, Reasoning and the Future of AI
谷歌刚刚发布了其最新的基本模型，是的 - 这是一个很棒的模型。该公司声称 Gemini 3 是迄今为止“最智能的模型”，它可以进行深度推理、多模式交互，甚至复杂的编码工作流程。一整天，从你作为一名开发人员醒来，直到你带着电子邮件（或业余项目代码）入睡，它都应该在 Gemini 3 中。谷歌表示，Gemini 应用程序的月用户数量已超过 6.5 亿，大约有 1300 万软件开发人员正在积极使用其模型。这是基准数据所承诺的那种令人瞩目的结果。基于 [...]
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
