Meta's AI memorised books verbatim – that could cost it billions
许多AI模型都接受了书籍文本的培训，但是发现至少一种模型的新测试直接记住了几乎整个书籍，包括哈利·波特和哲学家的石头，这可能会使持续的法律侵犯
Prompting Whisper for Improved Verbatim Transcription and End-to-end Miscue Detection
*相同的贡献识别错误（即，在大声朗读时犯的错误）通常是通过将自动语音识别（ASR）转录与目标阅读文本进行比较而大声接触的。但是，当ASR不准确转录逐字化的语音时，事后方法的性能很差。为了改善当前阅读错误注释的方法，我们提出了一种新颖的端到端体系结构，该结构通过提示结合了目标阅读文本，并接受了改进的逐字记录和直接的错误检测。我们的贡献包括：首先证明…
Law and politics in Pakistan's Supreme Court
另一天，在巴基斯坦无休止的军事法庭案中的另一个听证会。这篇Dunya新闻文章逐字记载了今天的一些诉讼。鼓励读者花时间学习。在玻璃封闭的新闻编辑室高于全球军事司法改革广场的高处，工作人员正在辩论宪法法院的听证会是否曾经是更公然的政治性。 ]并应该在议会中提出这些问题。 Khosa说，当他开始在议会的地板上讲话时，他的麦克风被关闭了。 Khosa说，他们通过军官将您赶出了大会。 Latif Khosa回答说，PTI没有参加投票。法官指出，反对修正案是他的工作。
翻译包含实体名称的文本是一项艰巨的任务，因为文化相关的参考在不同语言之间可能存在很大差异。这些差异也可能是由创译引起的，创译是一种适应过程，它涉及的不仅仅是音译和逐字翻译。在本文中，我们从两个方面解决了跨文化翻译的问题：(i) 我们引入了 XC-Translate，这是第一个大规模、手动创建的机器翻译基准，专注于包含可能具有文化细微差别的实体名称的文本，(ii) 我们提出了 KG-MT，一种新颖的端到端……
简介 在讨论大型语言模型 (LLM) 时，一个核心问题是它们记忆训练数据的程度与它们如何推广到新任务和设置。大多数从业者似乎（至少非正式地）认为 LLM 在某种程度上两者都做到了：它们清楚地记住了部分训练数据——例如，它们通常能够逐字重现大量训练数据 [Carlini 等人，2023]——但它们似乎也从这些数据中学习，从而使它们能够推广到新设置。它们做这一件事或另一件事的确切程度对此类模型的实践和法律方面具有重大影响 [Cooper 等人，2023]。LLM 真的会产生新内容吗，还是只是重新混合了训练数据？对受版权保护的数据进行训练的行为应该被视为对数据的不公平使用，还是应该根据模型记忆的某种
是一场为正义而战的电子书现已推出！《为正义而战》是一部航空法律惊悚片，它更多的是事实而不是虚构，并且基于真实事件。审判证词逐字逐句地来自 Petitt vs Delta。欺骗和虚假的精神健康指控也无异于工会参与的阴谋，而联邦航空管理局对我们行业的安全视而不见。审判分散了人们对幕后真正发生的事情的注意力。不幸的是，没有正义就没有安全，达比、凯瑟琳和女孩们又回来与全球航空公司的恶棍作战了。比尔·雅各布斯也从监狱获释，游戏发生了变化。当 Covid 在全球爆发时，赌注会增加。谁会知道原因。这么多年过去了，达比决定是时候放松一下了，她踏入拳击场，进行她一生中最后一轮的战斗。她为飞行员职业的诚信和全球乘
House Budget Committee Spox Response on IPAB posts
由众议院预算委员会的传播总监Conor Sweeney由众议员保罗·瑞安（Paul Ryan）主持，给我发送了以下消息（逐字印刷和他的许可），以回应我昨晚在即将举行的IPAB听证会上的帖子。我认为斯威尼先生没有机会看到第二个职位，然后再发出众议院预算委员会的Spox回应，首先出现在IPAB职位上。
